無人機物体検出の向上を目指した選択的周波数領域相互ネットワーク 研究の背景と課題の提起 コンピュータビジョン技術の発展に伴い、無人機による物体検出はリモートセンシング分野における重要な研究テーマの1つになっています。無人機物体検出は、傾斜撮影や異なる高度で撮影された航空画像から、車両や建物などの物体を識別することを目的としています。この技術は、環境モニタリング、災害管理、安全監視などの分野で広く応用されています。しかしながら、物体のスケールや向き、複雑な背景に基づく課題により、無人機物体検出は以下のような多くの困難に直面しています： 物体の密集した分布 光条件に伴う変化 視点の変化 現在の多くの畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN...

RaDiff: ラジオ天文学マップ生成のための制御可能な拡散モデルに関するレポート (和訳版) 背景紹介 平方キロメートルアレイ (Square Kilometer Array, SKA) 望遠鏡の建設が終盤を迎え、宇宙研究における革新的な進展が期待されています。SKAはこれまでにない感度と空間分解能を実現する一方で、既存の望遠鏡が生み出す膨大なデータは、効率的に処理可能な手法を必要としています。特に、背景ノイズが顕著で形状が複雑な電波画像 (例えば銀河面) を扱う場合は、効率的な自動化と科学情報抽出が重要です。 ここ数年で、深層学習 (Deep Learning) はラジオ天文学にも多様な形で活用されています。一方で、この手法は大量の高品質なアノテーションデータセットを必要とするため、デー...

高次幾何構造モデリングに基づく点群の教師なし領域適応 研究背景と動機 点群データは3次元空間を表す重要なデータ形式であり、自動運転、リモートセンシングなどの現実世界のシナリオで広く利用されています。点群は正確な幾何情報を捉えることができますが、デバイス間またはシナリオ間で適用される際に、センサーのノイズ、サンプリング方法、環境の影響などによる幾何的な特性が顕著に変化する可能性があります。このような顕著な幾何変化（領域間ギャップ）は、ある領域で訓練されたニューラルネットワークが他の領域での性能を保持するのを困難にしています。この問題は、点群の深層学習手法の実際の応用での普及に制約を与えています。 現在、この問題の効果的な解決策として教師なし領域適応（Unsupervised Domain Ad...

拡散モデルに基づく特徴拡張：全視野病理画像における多数例学習の新手法 学術的背景と研究の動機 計算病理学（computational pathology）の分野では、全視野スライド画像（Whole Slide Images, WSIs）の効果的な分析方法が現在の研究課題として注目されています。WSIsは超高解像度の画像であり、広範囲な視野を持ち、がん診断に広く利用されています。しかし、ラベル付きデータの不足や巨大な画像データがもつ計算負荷の問題から、WSIの自動解析における深層学習手法、特に多数例学習（Multiple Instance Learning, MIL）には多くの課題があります。 MILは典型的な弱教師あり学習手法であり、WSI全体を「バッグ」に見立て、その中の小領域（パッチ）を...

高階指向性コミュニティ検出における多目的進化フレームワーク 背景と研究の動機 複雑ネットワーク科学の分野において、コミュニティ構造はネットワーク研究の重要な特性の一つです。この構造は、ソーシャルネットワーク、生物学的ネットワーク、交通ネットワークなど、多くの実世界のネットワークに広く存在します。コミュニティ検出技術は、ネットワークのトポロジー属性と機能特性を効果的に明らかにすることで、ネットワーク行動のメカニズムの理解を深めることを可能にします。 現在、多くの従来型コミュニティ検出手法は、低階のノードおよびエッジ接続パターンに依存しています。しかし、研究によりネットワーク内の高階特性、すなわち「モチーフ」（Motif）と呼ばれる繰り返し現れる小さな部分構造が、ネットワークのトポロジー形態と機...

水平フェデレーション学習における効果的な特徴選択の新しいアプローチ 近年、フェデレーション学習（Federated Learning, FL）はデータプライバシー保護型の分散機械学習手法として注目を集めています。複数のクライアント間でモデルを協調的に学習する際に情報共有が必要とされる一方で、クライアントはローカルデータを一切共有しないため、全体モデルの性能を保証する新しいアプローチが求められています。特に、水平フェデレーション学習（Horizontal Federated Learning, HFL）では、全てのクライアントが同じ特徴空間を共有しますが、個々のサンプルデータは異なるため、大量の冗長特徴や次元性の呪い（Curse of Dimensionality）によりモデルの性能と学習効率...

以下は、2024年12月に発表されたPrachi Pratyusha Sahoo（IEEE学生会員）とKyriakos G. Vamvoudakis（IEEEシニア会員）による「情報制約された環境における自モデル不要学習と外部報酬付き学習の比較」という論文についてのレポートです。本研究では、報酬信号の喪失が発生した際、最適かつ安定したポリシーを生成するための新しい強化学習のフレームワークを提案しています。このレポートでは、論文全体を要約し、フレームワークの技術的詳細、理論的成果、シミュレーション実験および応用の意義について説明します。 背景と研究動機 近年、ネットワーク物理システム（Cyber-Physical Systems, CPS）の進化は、人工知能（AI）と統合されることで、より自律...

時空間グラフベースのスマートグリッドにおける対抗的虚偽データ注入回避攻撃の生成と検出 背景 現代のスマートグリッドは、ネットワーク化されたサイバーフィジカルシステム（Cyber-Physical Systems, CPS）の一例であり、複数のコンポーネント間で大量のデータを交換する必要があるため、さまざまな安全リスクにさらされています。その中で、虚偽データ注入攻撃（False Data Injection Attacks, FDIAs）は、センサーのデータを改ざんすることで大きな注目を集めています。攻撃者はこれらの虚偽データを利用して、従来の異常データ検出システム（Bad Data Detection, BDD）をすり抜けることが可能であり、不適切な運用判断を引き起こし、最悪の場合システムの...

弱い地質的先験知識の下でのボアホール岩性モデル構築のための部分的ドメイン適応 背景と研究課題 岩性識別は、層序解析や油ガス貯留層の探査において極めて重要な役割を果たします。しかし、人工知能や機械学習に基づく既存の岩性識別方法は、井間データを扱う際、依然として重大な課題に直面しています。具体的には、井ごとの複雑な堆積環境、不一致な地質物理探査機器および測定技術の影響で、井間データの分布には大きな違いがあります。また、ターゲット井には全く新しい岩性クラスが含まれている可能性があり、ラベル空間の不一致性（unshared label space）が発生することが、ターゲット井での予測をさらに困難にしています。 本研究では、複雑な地質条件下での井間岩性予測を実現するための部分的ドメイン適応（Part...

簡易化されたカーネルベースのコストセンシティブ広域学習システム（SKCSBLS）による不均衡データにおける故障診断の研究レポート 研究背景と重要性 Industry 4.0 の進展により、知的製造はますます産業ビッグデータ分析に依存するようになりました。機器運行データから重要な情報を抽出することで、設備の健康管理の有効性を高め、企業の生産性の安全性と効率を向上させることができます。しかし、実際の産業応用において、不均衡データは知的製造分野における故障診断に大きな課題をもたらします。多くの場合、機器運行データでは正常状態のデータが大半を占め、故障データは少ない傾向があります。このような不均衡なカテゴリ分布により、モデルの予測精度が低下し、少数カテゴリ（故障カテゴリ）の識別が困難になります。 現...