設立の背景

ディープラーニング等の新しい機械学習アルゴリズムの発明、高速に並列演算が可能なグラフィクスボードの高性能化、さらにセンサ技術やネットワーク技術、ストレージ技術の発展も要因となり、人工知能 (AI) が急速に発達してきています。インターネットでも、翻訳文字起こし自動色付け作曲等、人工知能の技術を直に体験できることが可能となりました。また金融、医療、教育といった様々な分野で、既に人工知能の技術は活用され現代社会を支えています。一方で驚異的スピードで 社会に AI が浸透していくことから、深刻な AI 人材不足が予想されており AI 人材の充足が急務となっています。
まだ設立して間もない研究所ですが、 地元企業との連携、AI 関連カリキュラムの整備、学内スタッフへの AI 教育などを押し進めております。 AI で解決しそうな悩み等ございましたらお気軽にご相談ください。

組織図

組織図

部門紹介

AI応用研究所には5つの部門があります。

最新技術調査部門

人工知能は日々世界中の様々な研究機関で開発・発表されています。 また人工知能を高速演算するグラフィクスカードも高性能化が進んでいます。 それらの動向を調査することで「今」を知る部門です。

地域連携・応用部門

久留米・筑後地方は第一次から第三次まで様々な産業が存在しています。 そのような地域産業が抱える課題の中には AI 技術で解決できるものもあるかもしれません。 そのような地域のニーズを調査し、AI による解決策を提案する部門です。

データ収集・IoT 部門

現在の AI の主流である機械学習には大量の教師データが必要です。 また AI といっても所詮コンピュータですので状況を知る目や耳、 すなわちセンサが必要です。 AI を適用するにあたり、どのようにデータを収集し管理するか考える部門です。

AI 実装・評価部門

例えばある地域課題は、スーパコンピュータを使って超並列演算で AI を実装すれば解決できるかもしれません。 しかしそれはまったく実用性がありません。 スーパコンピュータは単体の価格が高く、機器が占有する空間も大きく、計算時に消費する電力も大きいからです。 コストと性能のバランスを取った実装と、その性能評価を行う部門です。

AI 教育支援部門

内閣府の試算によると、2030 年には IT 人材は 60 万人不足すると考えられています。そのため IT、AI、データサイエンス等に精通する人材育成が急務です。主に学内の AI 教育について総合的に見直し、一貫したカリキュラムを設計・実践していく部門です。

所員紹介

研究所の所員を紹介します。

所長
データ収集・IoT部門

千田 陽介 教授

副所長
AI教育支援部門

小田 まり子 教授

最新技術調査部門

河野 央 教授

地域連携・応用部門

東 大輔 教授

地域連携・応用部門

澁谷 秀雄 教授

AI実装・評価部門

吉田 清明 教授

AI実装・評価部門

山本 竜大 助教

AI教育支援部門

松浦 望 教授

事例紹介

事例を紹介します。

事例1

事例2

事例3