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　オンラインカジノ 工学研究科で4月2日、工学研究科中間発表会・意見交換会を実施しました。当日は博士後期課程の小林大起さん（機械システム工学領域） と加藤海渡さん（電気電子工学領域）による口頭発表に続き修士課程2年生44名によるポスター発表、意見交換会が行われました。

　久しぶりの対面開催となり、参加した約100人の学生は今後の研究について活発な意見を交わしました。

口頭発表

小林大起さん（機械システム工学領域）

　近年、高品質な工業製品の提供を目的として、外観検査の自動化が求められています。特に機械学習を用いた外観検査が注目を浴びており、一般的には正常と異常を分類するための学習データが大量に必要です。しかし、現場の工業製品に異常が発生することは少ないため、学習用の異常画像が手に入りにくいという特徴があります。したがって、学習用の異常画像が少ない環境下において、正常・異常を高精度に分類する必要があります。これまでの方法では、現場の画像のみを用いて、機械学習モデルを1から学習するため、外観検査の性能または汎用性のいずれかが低く、膨大な学習時間と学習データが必要であるという問題がありました。そこで本研究では、工業製品の画像特徴を一般化した大規模データセットと、どの現場にも気軽に導入できるユニバーサルな機械学習モデルを構築し、これらを外観検査に適用するための手法を提案しました。

加藤海渡 (電気電子工学領域)

　本研究は、ネットワークルータでの適切なバッファサイズの条件を明らかにするための新しい枠組みを模索しています。近年、過剰なバッファに起因する遅延は深刻な問題です。そこで、これまでに様々な実験を通じてネットワークの帯域利用率に基づく適切なバッファサイズの条件が導出されてきました。一方、本研究ではニューラルネットワークを活用して通信速度(スループット)の時系列データを一元化し、適切なバッファサイズの設計に非線形力学系の分岐理論を応用しています。従来の実験的アプローチとは一線を画し、数学的に根拠付けられた適切な条件を導き出すことが可能です。