2025/03/26 更新

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ウチダ セイイチ
内田 誠一
UCHIDA SEIICHI
所属
役員等 理事
数理・データサイエンス教育研究センター (併任)
データ駆動イノベーション推進本部 (併任)
超伝導システム科学研究センター (併任)
味覚・嗅覚センサ研究開発センター (併任)
システム生命科学府 システム生命科学専攻(併任)
工学部 電気情報工学科(併任)
システム情報科学府 情報理工学専攻(併任)
マス・フォア・イノベーション連係学府 (併任)
共創学部 共創学科(併任)
職名
理事
連絡先
メールアドレス
プロフィール
1990-1992 九州大学大学院工学研究科情報工学専攻(修士課程) 1992-1996 セコム株式会社IS研究所音声情報処理研究室 1996-1999 九州大学大学院システム情報科学研究科知能システム学専攻博士後期課程 1999-2002 システム情報科学研究院知能システム学部門助手 2002-2007 同部門助教授 2007- 同部門教授 2017- 九州大学主幹教授(称号付与) 2017- 数理・データサイエンス教育研究センター センター長 2022- 副学長
外部リンク

研究分野

  • 情報通信 / 知覚情報処理

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション

学位

  • 博士(工学)

経歴

  • 九州大学  理事 

    2024年10月 - 現在

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  • 九州大学  副学長 

    2022年10月 - 現在

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  • 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター長   

    2017年10月 - 現在

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  • 九州大学 大学院  システム情報科学研究院 教授 

    2007年10月 - 現在

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  • セコム株式会社IS研究所 1992.3-1996.3   

    セコム株式会社IS研究所 1992.3-1996.3

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ: 画像認識

    研究キーワード: 画像認識

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 画像情報学

    研究キーワード: 画像情報学

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 画像処理

    研究キーワード: 画像処理

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 深層学習

    研究キーワード: 深層学習

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 機械学習

    研究キーワード: 機械学習

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 最適化

    研究キーワード: 最適化

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 時系列解析

    研究キーワード: 時系列解析

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 文字認識

    研究キーワード: 文字認識

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 文字

    研究キーワード: 文字

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 動的計画法

    研究キーワード: 動的計画法

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: マッチング

    研究キーワード: マッチング

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: フォント

    研究キーワード: フォント

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: パターン認識

    研究キーワード: パターン認識

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: パターン照合

    研究キーワード: パターン照合

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: バイオイメージインフォマティクス

    研究キーワード: バイオイメージインフォマティクス

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: OCR

    研究キーワード: OCR

    研究期間: 2024年

  • 研究テーマ: 実データ解析(分野連携研究)

    研究キーワード: 医用画像解析,ビジュアルデザイン解析,スポーツ解析,古典籍解析,インフラデータ解析

    研究期間: 2017年5月

  • 研究テーマ: バイオイメージインフォマティクス

    研究キーワード: 細胞内画像処理,多物体トラッキング,3次元再構成,画像領域分割,対象検出・計数

    研究期間: 2009年10月

  • 研究テーマ: 文字パターンの認識・理解・解析・合成

    研究キーワード: OCR パターン認識 機械学習 深層学習 手書き文字 フォント 文字構造解析 文書画像処理 オンライン文字認識 オフライン文字認識 情景内文字認識 環境コンテキスト DPマッチング ライフログ

    研究期間: 1999年4月

  • 研究テーマ: 時系列パターンの認識・理解・解析

    研究キーワード: 行動認識 ジェスチャ認識 動作認識 動画像処理 時間伸縮補正 非線形マッチング 人流解析 異常検出 人物追跡 トラッキング ジェスチャネットワーク 先回り 行動予測 早期認識 時系列予測 環境監視 モチーフ検出 動的計画法

    研究期間: 1999年4月

  • 研究テーマ: 画像情報学・パターン認識・機械学習応用

    研究キーワード: 画像解析,画像認識,画像生成,画像変換,ディープニューラルネットワーク,深層学習,機械学習,異常検出

    研究期間: 1996年4月

受賞

  • 令和5年度九州大学共同研究等活動表彰

    2023年11月   九州大学   共同研究等の活性化への貢献が特に顕著であり、多大な貢献をされた功績をたたえ表彰

  • MIRU2023インタラクティブ発表賞

    2023年8月   画像の認識・理解シンポジウム実行委員会・プログラム委員会   中鶴慧, 内田誠一 "機械学習によるカーニング" に対する受賞

  • 令和4年度九州大学共同研究等活動表彰

    2022年11月   九州大学   共同研究等の活性化への貢献が特に顕著であり、多大な貢献をされた功績をたたえ表彰

  • 第15回 日本統計学会出版賞

    2022年5月   日本統計学会   北川 源四郎,竹村 彰通 編, 内田誠一,川崎能典,孝忠大輔,佐久間 淳,椎名 洋,中川裕志,樋口知之,丸山 宏 著 「教養としてのデータサイエンス(データサイエンス入門シリーズ)」(講談社,2021年)

  • 園芸学会年間優秀論文賞

    2022年3月   園芸学会   Kanae Masuda, Maria Suzuki, Kohei Baba, Kouki Takeshita, Tetsuya Suzuki, Mayu Sugiura, Takeshi Niikawa, Seiichi Uchida, Takashi Akagi Noninvasive Diagnosis of Seedless Fruit with Deep Learning in Persimmon The Horticulture Journal, vol.90, no.2, pp.172-180, Jan. 2021

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論文

  • Can GPTs Evaluate Graphic Design Based on Design Principles?

    Haraguchi D., Inoue N., Shimoda W., Mitani H., Uchida S., Yamaguchi K.

    Proceedings - SIGGRAPH Asia 2024 Technical Communications, SA 2024   2024年12月   ISBN:9798400711404

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    出版者・発行元:Proceedings - SIGGRAPH Asia 2024 Technical Communications, SA 2024  

    Recent advancements in foundation models show promising capability in graphic design generation. Several studies have started employing Large Multimodal Models (LMMs) to evaluate graphic designs, assuming that LMMs can properly assess their quality, but it is unclear if the evaluation is reliable. One way to evaluate the quality of graphic design is to assess whether the design adheres to fundamental graphic design principles, which are the designer's common practice. In this paper, we compare the behavior of GPT-based evaluation and heuristic evaluation based on design principles using human annotations collected from 60 subjects. Our experiments reveal that, while GPTs cannot distinguish small details, they have a reasonably good correlation with human annotation and exhibit a similar tendency to heuristic metrics based on design principles, suggesting that they are indeed capable of assessing the quality of graphic design. Our dataset is available at: https://cyberagentailab.github.io/Graphic-design-evaluation/.

    DOI: 10.1145/3681758.3698010

    Scopus

  • Identification of lineage-specific <i>cis</i>-<i>trans</i> regulatory networks related to kiwifruit ripening initiation

    Kuwada, E; Takeshita, K; Kawakatsu, T; Uchida, S; Akagi, T

    PLANT JOURNAL   120 ( 5 )   1987 - 1999   2024年10月   ISSN:0960-7412 eISSN:1365-313X

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    記述言語:英語   出版者・発行元:Plant Journal  

    Previous research on the ripening process of many fruit crop varieties typically involved analyses of the conserved genetic factors among species. However, even for seemingly identical ripening processes, the associated gene expression networks often evolved independently, as reflected by the diversity in the interactions between transcription factors (TFs) and the targeted cis-regulatory elements (CREs). In this study, explainable deep learning (DL) frameworks were used to predict expression patterns on the basis of CREs in promoter sequences. We initially screened potential lineage-specific CRE–TF interactions influencing the kiwifruit ripening process, which is triggered by ethylene, similar to the corresponding processes in other climacteric fruit crops. Some novel regulatory relationships affecting ethylene-induced fruit ripening were identified. Specifically, ABI5-like bZIP, G2-like, and MYB81-like TFs were revealed as trans-factors modulating the expression of representative ethylene signaling/biosynthesis-related genes (e.g., ACS1, ERT2, and ERF143). Transient reporter assays and DNA affinity purification sequencing (DAP-Seq) analyses validated these CRE–TF interactions and their regulatory relationships. A comparative analysis with co-expression networking suggested that this DL-based screening can identify regulatory networks independently of co-expression patterns. Our results highlight the utility of an explainable DL approach for identifying novel CRE–TF interactions. These imply that fruit crop species may have evolved lineage-specific fruit ripening-related cis–trans regulatory networks.

    DOI: 10.1111/tpj.17093

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  • Pore design of POM@MOF hybrids for enhanced methylene blue capture

    Miyazaki, S; Ogiwara, N; Nagasaka, CA; Takiishi, K; Inada, M; Uchida, S

    BULLETIN OF THE CHEMICAL SOCIETY OF JAPAN   97 ( 10 )   2024年10月   ISSN:0009-2673 eISSN:1348-0634

  • Deep Bayesian active learning-to-rank with relative annotation for estimation of ulcerative colitis severity 査読

    Kadota T., Hayashi H., Bise R., Tanaka K., Uchida S.

    Medical Image Analysis   97   103262 - 103262   2024年10月   ISSN:13618415 eISSN:1361-8423

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Medical Image Analysis  

    Automatic image-based severity estimation is an important task in computer-aided diagnosis. Severity estimation by deep learning requires a large amount of training data to achieve a high performance. In general, severity estimation uses training data annotated with discrete (i.e., quantized) severity labels. Annotating discrete labels is often difficult in images with ambiguous severity, and the annotation cost is high. In contrast, relative annotation, in which the severity between a pair of images is compared, can avoid quantizing severity and thus makes it easier. We can estimate relative disease severity using a learning-to-rank framework with relative annotations, but relative annotation has the problem of the enormous number of pairs that can be annotated. Therefore, the selection of appropriate pairs is essential for relative annotation. In this paper, we propose a deep Bayesian active learning-to-rank that automatically selects appropriate pairs for relative annotation. Our method preferentially annotates unlabeled pairs with high learning efficiency from the model uncertainty of the samples. We prove the theoretical basis for adapting Bayesian neural networks to pairwise learning-to-rank and demonstrate the efficiency of our method through experiments on endoscopic images of ulcerative colitis on both private and public datasets. We also show that our method achieves a high performance under conditions of significant class imbalance because it automatically selects samples from the minority classes.

    DOI: 10.1016/j.media.2024.103262

    Web of Science

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  • Test-Time Augmentation for Traveling Salesperson Problem 査読

    Ishiyama R., Shirakawa T., Uchida S., Matsuo S.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   15016 LNCS   194 - 208   2024年9月   ISSN:0302-9743 ISBN:9783031723315, 9783031723322 eISSN:1611-3349

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    掲載種別:論文集(書籍)内論文   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    We propose Test-Time Augmentation (TTA) as an effective technique for addressing combinatorial optimization problems, including the Traveling Salesperson Problem. In general, deep learning models possessing the property of invariance, where the output is uniquely determined regardless of the node indices, have been proposed to learn graph structures efficiently. In contrast, we interpret the permutation of node indices, which exchanges the elements of the distance matrix, as a TTA scheme. The results demonstrate that our method is capable of obtaining shorter solutions than the latest models. Furthermore, we show that the probability of finding a solution closer to an exact solution increases depending on the augmentation size.

    DOI: 10.1007/978-3-031-72332-2_14

    Web of Science

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書籍等出版物

  • 教養としてのデータサイエンス (データサイエンス入門シリーズ)

    北川 源四郎, 竹村 彰通 (編集), 内田 誠一, 川崎 能典, 孝忠 大輔, 佐久間 淳, 椎名 洋, 中川 裕志, 樋口 知之, 丸山 宏(著)(担当:共著)

    講談社  2021年6月 

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    記述言語:日本語   著書種別:学術書

  • 応用基礎としてのデータサイエンス : AI×データ活用の実践

    北川 源四郎 , 竹村 彰通 , 赤穂 昭太郎, 今泉 允聡 , 内田 誠一, 岡崎 直観, 清 智也, 高野 渉, 辻 真吾 , 原 尚幸, 久野 遼平 , 松原 仁 , 宮地 充子 , 森畑 明昌, 宿久 洋

    講談社  2025年    ISBN:9784065386187

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    記述言語:日本語  

    CiNii Books

  • 教養としてのデータサイエンス = Data science as the liberal arts

    北川 源四郎 , 竹村 彰通 , 内田 誠一, 川崎 能典, 孝忠 大輔, 佐久間 淳, 椎名 洋 , 中川 裕志 , 樋口 知之, 丸山 宏

    講談社  2024年    ISBN:9784065379394

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    記述言語:日本語  

    CiNii Books

  • 教養としてのデータサイエンス

    北川 源四郎 , 竹村 彰通 , 内田 誠一, 川崎 能典, 孝忠 大輔, 佐久間 淳, 椎名 洋 , 中川 裕志 , 樋口 知之, 丸山 宏

    講談社  2024年    ISBN:9784065379394

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    記述言語:日本語  

    CiNii Books

  • 巻頭言 「オープンマインド溢れるオープンナレッジ」ンピュータビジョン最前線 Spring 2023)

    内田誠一

    共立出版  2023年3月 

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    担当ページ:総ページ数:149p   記述言語:日本語  

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講演・口頭発表等

  • Conditional GANによる医療画像のデータ拡張

    竹崎 隼平, 内田 誠一, 田中 聖人, 門田 健明

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究では,アノテーション付きのデータを生成可能であるConditional GAN (cGAN)を使用したデータ拡張を行うことで,医療画像識別の精度改善を図る.現在,深層学習を用いた医療画像解析では,アノテーション付きの医療画像のデータ不足が深刻な問題となっている.従来のデータ拡張と比較して,cGANは学習データに存在しないデータを生成できる点で優れている.したがって,従来より多様なデータをモデルに学習させることが可能となり,識別精度の改善に繋がると考えられる.我々は,内視鏡画像を用いた実験を行い,cGANによるデータ拡張の有用性,及び従来のデータ拡張と比較した場合の優位性について考察する.

  • 適応的データバランス調整~オンライン予測の理論に基づくアプローチ~

    斉藤 優也, 内田 誠一, 末廣 大貴

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究では,オンライン予測の考えに基づく重み付けアルゴリズムをクラスインバランス問題に対して適用する手法を提案する.多クラス分類問題において,クラス間のサンプル数が不均衡であるデータ(インバランスデータ)では,各クラスの損失に対して適切な重みを与えて学習をさせる必要がある.しかし,予め各クラスに対して最適な重みを決定するのは非常に困難である.そこで本研究では,オンライン予測の考えに基づき逐次的な重み付けを行う手法を提案する.この重み付けは,学習毎の損失の結果に基づき行われるため,学習器の挙動に応じて適応的に重み付けが可能となる.

  • 文字画像における敵対的サンプルの生成

    片岡 蓮太郎, 内田 誠一

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究では,文字画像に対して人間には認識できないレベルの微小なノイズを与えることにより,敵対的サンプルを生成することを目的とする.文字画像は一般画像とは異なり,白と黒の2値で表される.そのため,既存の手法でノイズを与えた際に画像の変化が顕著となり,不自然な画像が生成される.そこで本研究では,損失関数の勾配の絶対値が大きい画素にのみノイズを与えて,白または黒とする手法と,文字を表す画素周辺の画素にのみ画素値の変化を与える手法を提案する.提案手法を用いることで,文字らしさを維持しつつ機械学習モデルに誤分類をさせる文字画像を生成することが可能になると考えられる.

  • Transformer によるデータ拡張手法の適応的選択

    山田 敏輝, 原田 翔太, 内田 誠一

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究の目的は,Transformerによるデータ拡張手法の適応的選択である.データ拡張とは,手持ちのデータに加工を加えて,学習データ数を水増しする方法であり,タスクやデータの特性により有効な加工法が異なるという課題があった.そこで本研究では,異なる複数の方法で加工したデータを入力としてTransformerを学習することで,Transformerの内部で適切な加工法を自動的に取捨選択させる方法を提案する.さらに,学習済みのTransformerを解析することで,どの加工法が有効であったかを解明する.

  • Neural Style Difference Transferを用いたフォント生成

    近藤 徹多, Atarsaikhan Gantugs, 内田 誠一

    電気関係学会九州支部連合大会講演論文集  2022年9月 

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    開催年月日: 2022年9月

    記述言語:日本語  

    国名:その他  

    本研究では,NSDT (Neural Style Difference Transfer) を用いたフォント生成手法を提案する.同手法の原型であるNSTでは,ニューラルネットワークを用いてある画像のスタイルを別画像に転用する手法である.これに対しNSDTでは,2フォント間のスタイル差異を別のフォントに転用する.本発表では,このNSDTで生成されるフォントの可読性を向上すべく,新たに識別可能性を考慮した損失関数の導入を試みる.そしてフォント生成実験を通して向上効果を検証する.

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MISC

  • オープンマインド溢れるオープンナレッジ—増えるCV技術

    内田 誠一

    CV : コンピュータビジョン最前線   5 - 7   2023年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:共立出版  

    CiNii Research

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  • 【AI診断による消化器診療の未来】消化器内視鏡画像に対するAI技術の可能性

    内田 誠一

    Medical Science Digest   48 ( 8 )   371 - 374   2022年8月   ISSN:1347-4340

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(株)ニュー・サイエンス社  

    深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Networks、DNN)に代表されるAI技術が、様々な医用画像解析において利用されている。本稿ではまずAIおよびDNNの基本的な考え方を平易に解説する。次にその医用画像への適用に関する課題、特に学習に用いるデータに対する正解付け作業の困難性について述べる。その後、内視鏡画像認識への具体的応用例として、制約付きグループラベリング、ランキング学習に基づく炎症度推定、部位と炎症の特徴分離について、紹介する。(著者抄録)

  • オープンエデュケーション&オープンサイエンスwithオープンマインド : 九州大学におけるデータサイエンス教育—「数理・データサイエンス・AI教育プログラム(リテラシーレベル)プラス」選定校における教育実践取組みの紹介(その1)

    内田 誠一

    大学教育と情報   2022年度 ( 1 )   31 - 36   2022年6月   ISSN:1346-3772

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:私立大学情報教育協会  

    CiNii Books

    CiNii Research

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  • 文字とは何か? ― 深層学習により見えてきた新たな問い―

    内田誠一

    電子情報通信学会誌(特集 深層学習は情報・システムの研究をどう変えたか), vol.105, no.5 , pp.371-374   2022年5月

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    記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

  • 文字とは何か? : 深層学習により見えてきた新たな問い—What Are Letters? : A New Horizon of Document Image Analysis Research by Deep Learning—特集 深層学習は情報・システムの研究をどう変えたか ; 画像分野

    内田 誠一

    電子情報通信学会誌 = The journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers   105 ( 5 )   371 - 374   2022年5月   ISSN:0913-5693

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Works(作品等)

  • ICDAR2013 Robust Reading Competition -- Dataset

    内田誠一,内田研究室学生メンバー,前村美穂様,林幸子,八田暁代

    2012年10月

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    情景内文字検出・認識のための画素レベル正解付き画像データベース

  • ICDAR2013 Robust Reading Competition -- Dataset

    内田誠一, 内田研究室学生メンバー, 前村美穂様, 林幸子, 八田暁代

    2012年10月

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    情景内文字検出・認識のための画素レベル正解付き画像データベース

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  • InftyCDB-3

    鈴木昌和,野村明弘,内田誠一

    2006年10月

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    数学文書の文字・記号・単語・数式データベース第3回配布版

  • InftyCDB-3

    鈴木昌和, 野村明弘, 内田誠一

    2006年10月

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    数学文書の文字・記号・単語・数式データベース第3回配布版

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  • InftyCDB-2

    鈴木昌和,野村明弘,内田誠一

    2006年5月

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    数学文書の文字・記号・単語・数式データベース第2回配布版

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産業財産権

特許権   出願件数: 8件   登録件数: 1件
実用新案権   出願件数: 0件   登録件数: 0件
意匠権   出願件数: 0件   登録件数: 0件
商標権   出願件数: 0件   登録件数: 0件

所属学協会

  • 電子情報通信学会

  • 情報処理学会

  • 米国電子電気学会 (IEEE)

  • 情報処理学会

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  • 電子情報通信学会

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委員歴

  • 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究専門委員会 専門委員   研究専門委員会 専門委員   国内

    2023年5月 - 2025年5月   

  • 九州大学   副学長  

    2022年10月 - 現在   

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  • 電子情報通信学会九州支部   会長   国内

    2022年5月 - 2023年5月   

  • 電子情報通信学会九州支部   支部長  

    2022年5月 - 2023年5月   

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  • 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究専門委員会 委員長   会長   国内

    2021年5月 - 2023年5月   

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学術貢献活動

  • Senior Reviewer 国際学術貢献

    ICDAR2024 (The 18th International Conference on Document Analysis and Recognition)  ( Athens Greece ) 2024年8月 - 2024年9月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • Reviewer 国際学術貢献

    CVPR2024 (The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)  ( Seatle UnitedStatesofAmerica ) 2024年6月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • Reviewer 国際学術貢献

    WACV2024 (Winter Conference on Applications of Computer Vision)  ( Hawaii UnitedStatesofAmerica ) 2024年1月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  • JST創発的研究支援事業(後藤パネル)アドバイザー

    役割:企画立案・運営等, 審査・評価

    2023年10月 - 現在

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  • 日本学術会議 第26-27期会員

    役割:学術調査立案・実施

    2023年10月 - 現在

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その他

  • 数理・データサイエンス教育研究センター長として,全学のデータサイエンス教育のデザインに当たると共に,この教育モデルの全国展開を図っている.

    2018年10月

  • 数理・データサイエンス教育研究センター長として,全学のデータサイエンス教育のデザインに当たると共に,この教育モデルの全国展開を図っている.

    2018年10月

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 「逆」多目的最適化による創造目的の解明

    研究課題/領域番号:24K22308  2024年6月 - 2026年3月

    科学研究費助成事業  挑戦的研究(萌芽)

    内田 誠一, 加葉田 雄太朗

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    資金種別:科研費

    我々人間が事物を創造・生成するときは,複数の目的を意識的もしくは無意識的に持ち,それらを極力満たすことを目指していると考えられる.すなわち,創造物は多目的最適化の解と考えられる.本課題ではこの多目的最適化の逆問題を解く.すなわち,生成物の集合をデータとして,それら背後にある複数の目的関数を学習により推定する.この推定問題は「逆」多目的最適化問題とでもいうべき新しい問題でもあり,本課題ではこれを解くための方法論を構築する.その際,個々の目的関数それぞれをニューラルネットワークによりモデル化し,それを学習することで,創造物をパレート最適解とする目的関数を見出す.

    CiNii Research

  • 高密度経頭蓋時間干渉刺激法を用いた言語の獲得と喪失の神経機構の解明

    研究課題/領域番号:24K00508  2024年4月 - 2027年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    太田 真理, 重藤 寛史, 内田 誠一

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    資金種別:科研費

    本研究では、先天性の読み書き障害である発達性ディスレクシアを研究対象に、言語の獲得や喪失に関わる脳のメカニズムを明らかにすることを目指す。具体的には、安全に脳活動を変化させることができる非侵襲的脳刺激法で言語に関わる脳活動を変化させ、刺激後の脳活動や行動の変化を測定することで、発達性ディスレクシア患者の脳が健常者の脳とどのように異なるのか理解することを目指す。さらに、言語リハビリテーションや外国語学習などに、安全に脳活動を操作する本研究の技術を応用する可能性も検討する。

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  • 先端バイオイメージング支援プラットフォーム

    研究課題/領域番号:22H04926  2022年 - 2027年

    日本学術振興会・文部科学省  科学研究費助成事業  学術変革領域研究(A)

    鍋倉 淳一, 根本 知己, 山中 めぐみ, 上野 直人, 真野 昌二, 大浪 修一, 藤森 俊彦, 野中 茂紀, 今村 健志, 平岡 泰, 甲本 真也, 青木 一洋, 洲崎 悦生, 稲葉 一男, 菅谷 佑樹, 澤田 和明, 佐藤 良勝, 三上 秀治, 岡田 康志, 大野 伸彦, 安永 卓生, 太田 啓介, 小池 正人, 宮澤 淳夫, 深澤 有吾, 渡辺 雅彦, 豊岡 公徳, 片岡 洋祐, 福永 雅喜, 青木 茂樹, 岡田 直大, 林 拓也, 内田 誠一, 桧垣 匠, 舟橋 啓, 小田 祥久, 木森 義隆, 松田 道行, 定藤 規弘

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    担当区分:研究分担者  資金種別:科研費

    生命科学の研究領域において、イメージング技術は分子・細胞から個体に至るまで広く汎用されており、その必要性は益々増加している。
    本支援では、生理学研究所と基礎生物学研究所を中核機関として、各種の先端・特殊イメージング機器を運用している共共拠点や大学・研究機関イメージング関連施設が連携するネットワークに個別支援項目を加えたプラットフォームを組織し、光学顕微鏡技術、電子顕微鏡技術、磁気共鳴画像技術、及び画像解析技術支援を行う。加えて、国際的バイオイメージングコンソーシアム(Global BioImaging)との連携により、日本におけるバイオイメージング技術の高度化と支援体制の充実を図る。

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  • 植物の挑戦的な繁殖適応戦略を駆動する両性花とその可塑性を支えるゲノム動態

    研究課題/領域番号:22H05172  2022年 - 2026年

    日本学術振興会・文部科学省  科学研究費助成事業  学術変革領域研究(A)

    赤木 剛士, 藤井 壮太, 木下 哲, 伊藤 寿朗, 榊原 恵子, 奥田 哲弘, 清水 健太郎, 井澤 毅, 白澤 健太, 渡辺 正夫, 内田 誠一, 草野 修平, 遠藤 真咲, 小田原 瑛美子, 櫻庭 俊, 越阪部 晃永

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    担当区分:研究分担者  資金種別:科研費

    植物は自ら移動できないため、着生環境に合わせた可変的な繁殖戦略を見せる。その典型例が自殖と他殖という真逆の生殖システムを内包する「両性花」である。それぞれの植物種は、繁殖戦略に合わせてこの自殖と他殖を目まぐるしく改変しており、その作働因子群における極端に速い進化の動態は、ゲノム配列やタンパク質立体構造に痕跡として刻まれている。本領域では、この両性花を基軸とした植物の繁殖戦略の「挑戦性の痕跡」を足掛かりとして、先端情報学をコアとしてゲノム生物学、構造生物学や有機化学等の異分野を連結し、静的な植物の極めて動的な生殖システムの基盤原理の理解への変革を目指す。

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  • 植物の「可塑的な性」を駆動するゲノム動態原理

    研究課題/領域番号:22H05173  2022年 - 2026年

    日本学術振興会・文部科学省  科学研究費助成事業  学術変革領域研究(A)

    赤木 剛士, 内田 誠一

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    担当区分:研究分担者  資金種別:科研費

    植物における性の概念は動物とは大きく異なり、両全性を祖先として一個体内の「花」という単位に独立した性を有しており、単一種においても環境に応じて多様な性表現を可塑的に並立可能である。この可塑的な性変化は、高頻度の遺伝子・ゲノム重複など、植物に特異なゲノム動態が鍵になって駆動されている可能性が示されており、本研究では、植物で初めて性決定遺伝子が同定されたカキ属、および植物の性成立進化の定説を証明づけたマタタビ属という同系統 (ツツジ目) における独立した二つの性進化のログを辿り、先端情報学との融合技術を活用した多角的な解釈によって、可塑的な性変遷を成立させたゲノム動態とその鍵因子の解明を行う。

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教育活動概要

  • 工学部電気情報工学科,システム情報科学府,システム生命科学府の学生を指導している.
    共創学部の科目担当教員でもある.
    数理・データサイエンス教育研究センター長として,全学のデータサイエンス教育のデザインに貢献している.

教育活動に関する受賞

  • 平成30年度九州大学工学講義賞 (工学部専攻教育科目「パターン認識」に対する受賞)

       

担当授業科目

  • 実データ解析技法

    2022年10月 - 2022年12月   秋学期

  • パターン認識B

    2022年6月 - 2022年8月   夏学期

  • 情報理工学研究Ⅰ

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理工学講究

    2022年4月 - 2023年3月   通年

  • 情報理工学演習

    2022年4月 - 2023年3月   通年

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FD参加状況

  • 2023年10月   役割:参加   名称:【シス情FD】価値創造型半導体人材育成センターについて

    主催組織:部局

  • 2023年3月   役割:参加   名称:【シス情FD】独・蘭・台湾での産学連携を垣間見る-Industy 4.0・量子コンピューティング・先端半導体-

    主催組織:部局

  • 2022年4月   役割:参加   名称:【シス情FD】第4期中期目標・中期計画等について

    主催組織:部局

  • 2021年10月   役割:参加   名称:【シス情FD】熊本高専と九大システム情報との交流・連携に向けて ー 3年半で感じた高専の実像 ー

    主催組織:部局

  • 2021年5月   役割:参加   名称:先導的人材育成フェローシップ事業(情報・AI分野)について

    主催組織:部局

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他大学・他機関等の客員・兼任・非常勤講師等

  • 2023年  国立情報学研究所  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2023年  福岡iST システム開発技術カレッジ 副校長  国内外の区分:国内 

  • 2023年  放送大学  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2022年  国立情報学研究所  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

  • 2022年  放送大学  区分:客員教員  国内外の区分:国内 

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国際教育イベント等への参加状況等

  • 2019年8月

    International Association of Pattern Recognition (IAPR), TC-10 & TC-11

    3rd IAPR Summer School on Document Analysis (SSDA2019): Deep Learning Applications for Document Analysis

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    開催国・都市名:School of Electrical Engineering and Computer Science, National University of Sciences and Technology (NUST)(Islamabad, Pakistan)

    参加者数:50

  • 2018年6月

    International Association of Pattern Recognition (IAPR), TC-10 & TC-11

    IAPR TC10/TC11 Summer School on Document Analysis: Traditional Approaches and New Trends

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    開催国・都市名:the University of La Rochelle (La Rochelle, France)

    参加者数:30

  • 2015年6月

    International Association of Pattern Recognition (IAPR), TC-10 & TC-11他

    International Document Image Processing Summer School 2015

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    開催国・都市名:Kefalonia, Greece

    参加者数:50

その他教育活動及び特記事項

  • 2023年  その他特記事項  数理・データサイエンス教育研究センター センター長として,全学のデータサイエンス教育のデザインに寄与し,またその結果を全国的にも展開している.

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    数理・データサイエンス教育研究センター センター長として,全学のデータサイエンス教育のデザインに寄与し,またその結果を全国的にも展開している.

  • 2022年  その他特記事項  数理・データサイエンス教育研究センター センター長として,全学のデータサイエンス教育のデザインに寄与し,またその結果を全国的にも展開している.

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    数理・データサイエンス教育研究センター センター長として,全学のデータサイエンス教育のデザインに寄与し,またその結果を全国的にも展開している.

  • 2021年  クラス担任  学部

  • 2021年  その他特記事項  数理・データサイエンス教育研究センター センター長として,全学のデータサイエンス教育のデザインに寄与し,またその結果を全国的にも展開している.

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    数理・データサイエンス教育研究センター センター長として,全学のデータサイエンス教育のデザインに寄与し,またその結果を全国的にも展開している.

  • 2020年  クラス担任  学部

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社会貢献活動

  • 先端工学特論「文字×機械学習 =文字科学」

    久留米高専  2020年12月

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    対象:幼稚園以下, 小学生, 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

  • 先端工学特論「文字×機械学習 =文字科学」

    久留米高専  2020年12月

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    種別:セミナー・ワークショップ

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  • 先端工学特論「文字×機械学習 =文字科学」

    久留米高専  2019年12月

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    対象:幼稚園以下, 小学生, 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

  • 先端工学特論「文字×機械学習 =文字科学」

    久留米高専  2019年12月

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    対象:幼稚園以下, 小学生, 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

  • 高校訪問事業(出前講義) 「AIとデータサイエンス 」

    香住ケ丘高校  2019年12月

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    対象:幼稚園以下, 小学生, 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

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メディア報道

  • 数理・データサイエンス・AI リテラシー講座 導入 第6回 データ・AI利活用のための技術2 テレビ・ラジオ番組

    放送大学  2021年4月

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    数理・データサイエンス・AI リテラシー講座 導入 第6回 データ・AI利活用のための技術2

  • 「数理・データサイエンス教育研究センター」の活動が,日刊工業新聞(5/19)の特別面及び、日刊工業新聞サイト「ニュースイッチ」に掲載 新聞・雑誌

    日刊工業新聞  2020年5月

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    「数理・データサイエンス教育研究センター」の活動が,日刊工業新聞(5/19)の特別面及び、日刊工業新聞サイト「ニュースイッチ」に掲載

  • 「くずし字に関する解説記事」が,西日本新聞に掲載 新聞・雑誌

    西日本新聞  2020年3月

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    「くずし字に関する解説記事」が,西日本新聞に掲載

  • DeNAとの共同研究,AIで⼀⼈ひとりの声からオリジナルグラフィックが作れる「fontgraphy(フォントグラフィー)」が紹介される 新聞・雑誌

    日本経済新聞電子版  2019年10月

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    DeNAとの共同研究,AIで⼀⼈ひとりの声からオリジナルグラフィックが作れる「fontgraphy(フォントグラフィー)」が紹介される

  • JAMSTECとの共同研究(台風発生予測)が,日本産業新聞に掲載 新聞・雑誌

    日経産業新聞  2019年1月

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    JAMSTECとの共同研究(台風発生予測)が,日本産業新聞に掲載

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政策形成、学術振興等への寄与活動

  • 2023年10月 - 2026年9月   日本学術会議

    第26期会員

  • 2023年5月 - 2023年9月   福岡県庁・デジタル戦略推進室・生成AI検討プロジェクトチーム

    生成AI 庁内利活用ガイドライン策定に向けた協力

  • 2021年5月 - 2022年5月   International Association of Pattern Recognition, DAS2022 Program Committee

    IAPR (International Association of Pattern Recognition) 主催の国際会議 International Workshop on Document Analysis Systems (文書画像処理国際会議,計算機科学学会ランキングCORE=B)のProgram Chairを勤め,同会議の運営に著しく寄与した.

  • 2020年10月 - 2023年9月   日本学術会議

    第25期 連携会員

  • 2020年9月 - 2021年9月   International Association of Pattern Recognition, ICDAR2021 Program Committee

    IAPR (International Association of Pattern Recognition) 主催の国際会議 International Conference on Document Analysis and Recognition (文書画像処理のトップ会議,計算機科学学会ランキングCORE=A)のProgram Chairを勤め,同会議の運営に著しく寄与した.

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外国人研究者等の受け入れ状況

  • Lulea大

    受入れ期間: 2022年10月 - 2023年7月   (期間):1ヶ月以上

    国籍:スウェーデン王国

  • Fribourg大

    受入れ期間: 2019年5月 - 2019年8月   (期間):1ヶ月以上

    国籍:スイス連邦

  • カイザースラウテルン工科大

    受入れ期間: 2019年4月 - 2019年5月   (期間):1ヶ月以上

    国籍:インド

  • 九州大学

    受入れ期間: 2018年4月 - 2020年3月   (期間):1ヶ月以上

    国籍:アメリカ合衆国

  • 北京大学

    受入れ期間: 2017年11月 - 2018年2月   (期間):1ヶ月以上

    国籍:中華人民共和国

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海外渡航歴

  • 2015年2月

    滞在国名1:ドイツ連邦共和国   滞在機関名1:ドイツ人工知能研究所

  • 2011年10月 - 2011年11月

    滞在国名1:ドイツ連邦共和国   滞在機関名1:ドイツ人工知能研究所

学内運営に関わる各種委員・役職等

  • 2024年8月 - 2034年3月   全学 ⼤学・⾼専機能強化⽀援事業 (⾼度情報専⾨⼈材の確保に向けた機能強化に係る⽀援)【⽀援2⼤学】(ハイレベル枠) 事業責任者

  • 2023年4月 - 現在   全学 健康医療DX推進部門

  • 2023年4月 - 現在   全学 未来人材育成機構 企画・統括部門

  • 2022年10月 - 現在   全学 データ駆動イノベーション推進本部 本部長補佐

  • 2022年10月 - 現在   全学 副学長

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