慶應AIセンター

　

センター概要

慶應義塾大学・カーネギーメロン大学（CMU）・連携機関による共同研究プロジェクトを推進するとともに、ワークショップ等を開催し、 AIに関する学際的な連携を行う。身体性を有するAIおよび多言語AI、 人間と共生する自律AI、 科学的発見のためのAIについて研究を行う。

2025年度事業計画

■前年度より継続する活動内容について、継続する背景・根拠と目標

センターの設立趣旨に基づき、以下の３大テーマについて研究を行う。

  1. 身体性を有するAIおよび多言語AI：
    画像や多種多様なモダリティ（センサ入力等）を機械学習アプローチを用いて統合するとともに、多種多様なモダリティや言語表現により理解・応答できるシステムを構築する。また、周囲の環境を認識し、相互作用する能力を持つ身体性を有する知的エージェントを構築し、自然で適応的な行動を可能とする。
  2. 人間と共生する自律AI：
    自律AIシステムが人間と円滑に協力するための倫理的、社会的、技術的な側面を研究し、AI技術を日常生活に統合した共生システムの構築およびその科学的理解を目指す。
  3. 科学的発見のためのAI：
    科学研究と発見の課題に取り組むためにAI技術を活用し、科学的な分野とAIの手法を統合するプロジェクトで協力し、画期的な発見を加速するとともに、分子、細胞、個体レベルでの生物の理解等、複雑な現象を理解するためのモデルを構築する。
■2025年度の新規活動目標と内容、実施の背景

センターの設立趣旨に基づき、以下の３大テーマについて研究を行う。

  1. 身体性を有するAIおよび多言語AI：
    画像や多種多様なモダリティ（センサ入力等）を機械学習アプローチを用いて統合するとともに、多種多様なモダリティや言語表現により理解・応答できるシステムを構築する。また、周囲の環境を認識し、相互作用する能力を持つ身体性を有する知的エージェントを構築し、自然で適応的な行動を可能とする。
  2. 人間と共生する自律AI：
    自律AIシステムが人間と円滑に協力するための倫理的、社会的、技術的な側面を研究し、AI技術を日常生活に統合した共生システムの構築およびその科学的理解を目指す。
  3. 科学的発見のためのAI：
    科学研究と発見の課題に取り組むためにAI技術を活用し、科学的な分野とAIの手法を統合するプロジェクトで協力し、画期的な発見を加速するとともに、分子、細胞、個体レベルでの生物の理解等、複雑な現象を理解するためのモデルを構築する。

2024年度事業報告

■当該年度事業計画に対する実施内容、および研究成果と達成度

当センターの設立目的は、慶應義塾大学、カーネギーメロン大学（CMU）、および連携機関が知的資源を結集し、AIに関する基礎的研究、工学的応用、科学的発見へのAIの利活用を推進することである。当センターでは、以下の３大テーマについて研究を行う。

  1. 身体性を有するAIおよび多言語AI：
    画像や多種多様なモダリティ（センサ入力等）を機械学習アプローチを用いて統合するとともに、多種多様なモダリティや言語表現により理解・応答できるシステムを構築する。また、周囲の環境を認識し、相互作用する能力を持つ身体性を有する知的エージェントを構築し、自然で適応的な行動を可能とする。
  2. 人間と共生する自律AI：
    自律AIシステムが人間と円滑に協力するための倫理的、社会的、技術的な側面を研究し、AI技術を日常生活に統合した共生システムの構築およびその科学的理解を目指す。
  3. 科学的発見のためのAI：
    科学研究と発見の課題に取り組むためにAI技術を活用し、科学的な分野とAIの手法を統合するプロジェクトで協力し、画期的な発見を加速するとともに、分子、細胞、個体レベルでの生物の理解等、複雑な現象を理解するためのモデルを構築する。
    当年度は、以下の活動を行った。
    ・身体性を有するAIおよび多言語AIおよび人間と共生する自律AIについて、基礎的検討および実験を行った。
    ・科学的発見のためのAIに関する基礎的検討を行った
    ・センター教員５名がCMUを訪問し、マーシャル・エバート学部長を始めとするメンバーと意見交換を行った（2024年11月）
    ・CMUおよびフィラデルフィア州の大学医学部・病院関係者が信濃町キャンパスに来訪し、センター教員と意見交換を行った（2024年11月）
    ・CMUへ学生を派遣した（2025/2月～）
■センター活動を通じて特に成果を挙げた事柄

2024年9月24日、伊藤塾長、キャサリン・エリザベス・モナハン駐日米国臨時代理大使、来賓、企業代表者、センター関係者、報道関係者の参加のもと、センター開所式を執り行った。開所式の様子は日経新聞、日刊工業新聞を始めとする多くのメディアに取り上げられた。

SDGs

8. 働きがいも経済成長も 8. 働きがいも経済成長も

設置期間

2024/09/14～2029/03/31

メンバー

◎印は研究代表者

氏名 所属研究機関 職位 研究分野・関心領域
◎ 杉浦　孔明 理工学部 教授 機械知能
斎藤　英雄 理工学部 教授 ビジュアルコンピューティング
青木　義満 理工学部 教授 コンピュータビジョン
五十川　麻理子 理工学部 准教授 コンピュータビジョン
峯島　宏次 文学部 准教授 計算言語学
松谷　宏紀 理工学部 教授 計算機アーキテクチャ
高道　慎之介 理工学部 准教授 音声言語処理
栗原　聡 理工学部 教授 複雑ネットワーク科学
今井　倫太 理工学部 教授 ヒューマンロボットインタラクション
杉本　麻樹 理工学部 教授 ヒューマンインタフェース
大澤　博隆 理工学部 准教授 ヒューマンエージェントインタラクション
髙橋　正樹 理工学部 教授 制御工学
矢向　高弘 システムデザイン・マネジメント研究科 教授 システム工学
泰岡　顕治 理工学部 教授 分子動力学
小山　尚彦 ヒト生物学-微生物叢-量子計算研究センター 特任教授（有期）（研究） バイオインフォマティクス
舟橋　啓 理工学部 教授 システムバイオロジー
畑中　美穂 理工学部 教授 理論化学
成島　康史 理工学部 教授 数理最適化
石井　千星 KGRI 共同研究員 "連続最適化、数値解析、機械学習、不連続な力学系（特に、連続最適化と数値解析のアナロジーに着目し、力学系を切り口とした最適化アルゴリズムの収束解析手法の確立ならびにその応用に興味がある。）"
岡　敏生 KGRI 共同研究員 機械学習（特に文字認識技術および大規模言語モデル）
緒方　甫哉 KGRI 共同研究員 音声データ・画像・３Dモデル等の非構造化データを用いた深層学習、AIによるビジネスプロセスの認識と自動化
鷄内　朋也 KGRI 共同研究員 画像処理と機械学習
佐々木　友也 KGRI 共同研究員 ソフトウェア工学、大規模言語モデル
鳥居　和史 KGRI 共同研究員 高齢ドライバーの運転行動
福田　和巳 KGRI 共同研究員 AI・機械学習、CV/CG、画像・音声信号処理
宮川　絢太郎 KGRI 共同研究員 リチウムイオン電池、金属リチウム負極、表面改質
澤田　あずさ KGRI 共同研究員 画像及び時系列データの認識