| 研究課題/領域番号 |
20H02657
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
谷田 純 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (00183070)
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| 研究分担者 |
小倉 裕介 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (20346191)
堀崎 遼一 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (20598958)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 散乱イメージング / 光波センシング / データセントリック手法 / ハイブリッドシステム |
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| 研究実績の概要 |
デュアル評価システムによるイメージング・センシングの高性能・高信頼化に関しては、半教師あり学習を用いた低侵襲散乱イメージングに取り組んだ。デュアル敵対的生成ネットワークによる非ペアリングデータセットを用いた訓練により、データ収集のコスト削減が可能である。また、非侵襲な散乱イメージング手法であるスペックル相関イメージングを分光イメージングに拡張し、散乱を通した多次元情報取得を可能にした。さらに、深層学習を利用し、高速な三次元計算機合成ホログラフィを実現している。これらは散乱イメージングにおける訓練データの拡充や多次元化につながる。
データ生成システムでは、ベクトル回折理論に基づき自由空間やレンズ系中の伝搬を計算し光波分布を求める手法をコンピュータ上に実装した。また、構造化照明光を走査しながら生体組織を蛍光イメージングするシステムを構築した。擬似光学系によるデータ生成に適用可能であり、デュアル評価システムにおける定量評価に有用な技術である。
ハイブリッド情報システム構成論では、光／電子ハイブリッド情報システムの評価手法として、多入力多出力系のシステムの効率性を相対的に評価する包絡分析法（DEA）の適用を検討し、その有用性を確認した。DEAは多変量解析手法として経営分析分野で開発された手法であるが、一般的な情報システムの評価においても適用可能であることを見出し、本研究においてその有用性を明らかにした。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
上記のように研究は順調に進んでおり、その成果は学術雑誌と学会で報告している。データ生成システムに関して、物理過程シミュレータや模擬光学系において一部ではあるがその機能を実現する手法の構築が進んだ。
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| 今後の研究の推進方策 |
デュアル評価システムによるイメージング・センシングに関しては、光波計測・制御技術の高機能化を図り、散乱イメージングの高性能化・高信頼化を数値実験と光学実験により進める。
物理過程シミュレータおよび模擬光学系に必要な機能の実装を進め、データ生成システムの技術基盤を整備する。
ハイブリッド情報システム構成論では、包絡分析法によるシステム評価手法の検討を進める。
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