イメージング技術の進歩により、産業や自然科学の様々な分野で、先端的なイメージングデータが蓄積されています。それらを十分に活用する上で、データサイエンスやAI技術が以前にも増して重要視されています。私たちの研究室では、ベイズ推論や統計的機械学習を基軸とした、先進的なイメージデータ解析技術の研究を行なっています。対象は、宇宙科学、気象学といった大きな空間スケールの現象を扱う分野から、生物学のように細胞の中のミクロな事象を解析する分野まで、多岐にわたります。自然だけでなく、次世代半導体の製造といったイノベーティブな産業にも活用しようとしています。世の中に既に存在する情報を活用するだけではありません。私たちは、生物の脳の情報処理の仕組みを計測する独自の計測技術の開発にも取り組んでいます。現在のAIも、生物の神経ネットワークを模倣したものですが、AIの学習に大量のデータや電力を必要とするという欠点があります。一方、生物の神経細胞の機能には、まだまだ未解明な部分がたくさんあります。私たちは、線虫という生物の細胞レベルの情報処理の仕組みを、従来とは異なる方法で可視化することに成功しました。そこから得られた知見からヒントを得て、「使い勝手の良い」AIの仕組みを確立することを目指しています。まだまだ基礎研究の段階のものが多いのですが、成果の一部を「品質検査AI」という形で役立てるため、複数のモノづくり企業との共同研究を進めています。