万引き検知システム
万引き認知件数は2014年～2023年の間に約15万人と高止まりの状態にあり、犯行現場を捉えたカメラの記録など直接証拠がなければ泣き寝入りせざるを得ない場合も少なくないですが、 長時間稼働させている防犯カメラ映像から万引きの瞬間の映像を探し出す作業は多大な労力を必要とします。 したがって、万引きの犯行中の映像から「万引きを行ったか否か」をリアルタイムに判定する深層学習モデルを開発し、万引きが行われた直後に店員へ犯行を通知するシステムの構築を目指します。
授業理解度リアルタイム計測システム
近年、教員数の減少から教員の負担増加や残業時間の長時間化が深刻化しています。これら業務の中でも「授業準備」に関連する業務が大きな割合を占めています。 したがって、学生の授業に対する理解度をリアルタイムに計測するシステムを構築し、それら計測結果に基づいて教員側に「教材づくりの方針を提示する」ことで「授業準備」の負担軽減を目指します。 教室内に設置したカメラから授業中の学生の様子を記録し、撮影動画を用いた深層学習に基づいた手法から「学生の授業に対する理解度」を計測します。
VRを用いたカードゲーム演出システム
トレーディングカードゲーム（TCG）はプロも存在する「競技」としての認識も広まり、世界各地で盛んに競技大会が開催されています。 しかし、紙製のカードをテーブル上に出して対戦するシンプルなゲーム性から、ルールを知らない人にとっては競技を観戦しても競技中の盛り上がりを理解しにくい問題があります。 そこで、VRを用いた仮想空間に競技中のカードを投影し、対戦状況の盛り上がりに合わせた演出を加えるシステムを開発中です。
生成AIを用いた平面図生成(共同研究)
八戸高専 環境都市・建築デザインコースのエンケ ホルワ先生との共同研究から、生成AIを活用して建築の平面図を生成する研究活動に取り組んでいます。 生成AIを活用した平面図生成は従来から取り組まれてきた課題ですが、いずれも生成AIを用いて「平面図として違和感がない」図をいかに生成できるかに注目されてきました。 しかし、私たちは平面図生成 AI を利用する現場で求められる図は「設計記法通りの平面図」であるよりも「設計者の意図を正確に反映された平面図」と考えます。 そこで、本研究では「設計者の意図」をAIに学習させるために有効な手法を研究しています。