助教　田畑昭久

人工知能の一種であるサポートベクターマシンを用いて、高度にカスタマイズされた高付加価値製品の、迅速な設計を支援するシステムの研究をしています。サポートベクターマシンは統計学に基づく学習理論から成り立っており、故体差のようなばらつきや誤りをも含むサンプルデータから、正しい学習を行いやすい特長があります。そこで、サポートベクターマシンのアルゴリズムを応用して、いくつかのサンプルをコンピュータに学習させ、個体差にかかわる少数のパラメータを入力するだけで、迅速かつ適切にカスタマイズされた新形状の創出・寸法導出を自動的に行う方法を探求しています。また、機械はその形状・構造により、同じ外力が加わっても挙動が異なります。より適切な動きを実現するための形状・構造を自動的に導出し、運用中の実機に反映させるシステムの研究もしています。