技術分野
AI・情報処理
- ディープラーニング
CNN、LSTM、Seq2Seq、Encoder-Decoder 技法、Attention 機構、Shapley値計算(説明可能性)
大規模言語モデル LLM (GPT、RAG、Function Calling)、単語/文書分散表現 - シャローラーニング
SVM、SVR、カーネル法と正則化全般、Random Forest、XGboost、Shapley値計算(説明可能性) - 半教師学習 / データ拡張
ブートストラップ法、Unsupervised Data Augmentation (UDA) - その他学習手法
線形回帰、ベイズ推定、強化学習、隠れマルコフ(HMM)、遺伝アルゴリズム (GA) - 画像処理
各種フィルタ、open CV、カメラモデル - 信号処理
基本的なフーリエ解析/ウェーブレット解析 - 偏微分方程式の数値解法
差分法、有限要素法、境界要素法、有限体積法 - 時系列解析
生存解析、ARIMA、粒子法、MCMC、HMC、確率微分方程式 - 最適化技法
各種勾配法、各種ニュートン法、組み合わせ最適化、形状最適化、確率近似法 - 縮約技法
固有直交分解/特異値分解、離散型経験的補間法(DEIM) - その他
流体解析、ロボット制御（古典・現代制御、fast/graph-SLAM） - 形式手法
- モデル検査 (ツール：SPIN、SMV、UPPAAL)
- 自動定理証明 (ツール：Event-B、VDM[抽象実行]） - フェールセーフ技術 - 状態記録 (様々な分散snapshot / checkpoint、loggingアルゴリズム)
- セキュリティ技術
- 各種暗号プロトコル、安全性証明技法
- 検証可能計算(SNARKなど)
- 秘密計算(完全準同型暗号[各世代]：HElib、トランスパイラ） - Bluetooth、BLE、Socket、LPWA、HTTP 通信
- 携帯端末 (iOS、Android)、
マイコン(Jetson、Raspberry Pi、 Spresense、 ルネサス系MCU)+各種センサ - Webサーバ (JSP/サーブレット、PHP、Django)、データベース
- (モバイル) エージェント
- メインの開発言語
Python、Java、C++、C - 携帯端末
Swift、SwiftUI、Objective-C、Android Java - 対応可能な言語
C# 、PHP、Fortran、Matlab、Lisp、Caml - 数学全般の基本知識
- 物理：解析力学、統計力学、量子力学、固体物性、流体力学などの基礎知識
- ソフトウェア科学、数理論理学、分散アルゴリズムなど全般
- ディープラーニングにおける説明可能性技術の評価
ディープラーニングにおけるshapley値計算方式の分析と、大規模な文書分類問題に適用した場合の性能評価 - Focused クローラ技術の調査
- 脆弱性情報の収集とCVEとの関連度の判定
クローリングによる脆弱性情報の収集と、ディープラーニングを用いたCVEとの関連度の判定（shapley値利用） - CVEの危険度推定の学習モデルについて、その性能の時間的推移の分析
各種学習方式においてCVEの危険度予想の性能がどのような時系列推移の特性を示すかを様々な特徴量をもとに分析 - 半教師学習の評価
各種半教師学習を実装し、対象となる分類問題に適応してその性能を評価 - ４輪自律走行小型ロボット制御
- トラッキングカメラによる姿勢測定
- PID制御による動作制御
- fast-SLAMによる推定姿勢の補正 - 障害物検知
- デプスカメラによる環境の測定
- 画像解析、カメラモデルによる障害物の識別
- graph-SLAMによる障害物地図の作成
- 競技用自動二輪走行アシスト
- ３軸センサによる傾き測定
- 各種フィルタによる傾き値の補正
- 傾き値の時系列データに基づき、人体へのバイブレーションによる操作指示
- 過去の攻撃情報を利用したCVEの危険度推定方式の技術調査
- 検証可能計算の技術動向調査と関連ライブラリの評価
- 完全準同型暗号の技術動向調査と関連ライブラリの評価
- Webサーバ構築
- AWS VPN で サーブレット/JSP による公共システムの構築
- レンタルサーバ上で PHP による 会員向けwebシステムの構築 - 携帯端末アプリ作成
- iOS、Androidによる学習システムの作成
- iOS、AndroidによるIoT制御端末の作成
科学技術計算
安全・安心技術
- レプリケーション (様々な合意アルゴリズム)