Electronics and Information Engineering
Laboratory name
Computational Intelligence Laboratory   
Laboratory staff
Yutaka Sasaki （Professor） 　 NUHA, Ulin （Commissioned Researcher）
Laboratory title
人間の知能を探究し、 人工知能を創り出す
Laboratory overview
人間と機械が言語を介して、知的なコミュニケーションをするための基礎理論とその応用技術が中心的な研究テーマ。特に、膨大な科学技術文書情報を自動的に解析し、そこから有用な知識を発見するシステムの開発を目指している。
Main research themes
・深眉学習による自然言語処理
・生命科学・物質工学等の文献からの知識獲得
・知識を活用した自動走行のための深層学習
・超空間への知識構造の埋め込み
・時系列データ解析
Individual research theme

  • 交通に関する知識ベースの構築

    佐々木　裕

    2011

    　More details

    自動走行車は、道路や周囲の車に合わせて走行するだけではなく、様々な交通法規や交通マナーに従って走行しなければならない。本研究は、交通に関係した知識を集約した知識ベースを構築することを目的に、2011年度から研究を継続している。

    Outcome：

    2024
    複数の大規模言語モデルを協調させることにより、人間が介在しない形で交通に関する知識構造を自動構築する開発した。

    2023
    交通教則に書かれている交通に関するイベントの発生条件を特定する技術を考案した。

    2022
    交通教則をオントロジー型の知識に変換する方法について検討した。

  • 自然言語文からの関係構造抽出

    佐々木　裕

    2017

    　More details

    文書に自然言語で書かれている情報を構造化するために，文に言及されているエンティティとその関係の抽出が注目されている。ニューラルネットワークを用いて、文に書かれているエンティティと関係を抽出する手法について研究している．

    Outcome：

    2024
    関係間の相互作用をRAGにより考慮する関係抽出モデルを構築

    2023
    ライフサイエンス分野の関係抽出実験を継続した。

    2022
    薬物・薬物間の相互作用抽出，薬物・タンパク質間の相互作用抽出の研究を継続し、薬物知識グラフを提案するとともに、薬物とDBとのリンキングや遠距離教師データの利用に関する研究を進めた。

  • Natural Language Processing Using Deep Learning

    佐々木　裕

    2017

    　More details

    In recent years, deep learning has led to dramatic improvements in the performance of image processing and speech recognition. In this study, we have applied deep learning to natural language processing and evaluated its effectiveness.

    Outcome：

    2025
    Developing a data augmentation method for entity linking in the biomedical field using LLMs

    2024
    Conducting research on expanding entity linking data using BERT and large-scale language models that treat identical terms as the same

    2023
    We conducted research on various types of relation extraction and named entity recognition using deep learning. We established named entity recognition using a sliding window approach and large-scale entity linking technology, and built an ID-level relation extraction system.

    2022
    As part of this effort, we conducted a comprehensive study on relation extraction that integrates relation extraction with knowledge graphs. We also advanced our research on deep term extraction for Japanese electronic medical records.

  • マテリアルズインフォマティクス

    佐々木　裕

    2017

    　More details

    物質工学への情報学の応用

    Outcome：

    2025
    物性値の相対比較を導入した知識グラフに基づく物性値予測手法の確立、物性知識を導入した情報抽出、LLMへの物性値の相対比較の導入の効果の検証

    2024
    知識グラフの構造に物性値情報を導入することによる深層物性値予測を開発

    2023
    超電導に関する知識グラフを用いた転移温度の予測の実験を行った。

    2022
    Advanced Engineering Informaticsに超電導コーパスSC-CoMIcsに対する深層学習の適用評価に関する成果が掲載された。

    2020
    LREC-2020に超電導コーパスSC-CoMIcsの論文掲載

    2017
    超電導材料に関するアブストラクトを対象にした言語資源SC-CoMIcsの構築開始

  • 時系列データ解析

    佐々木　裕, 三輪　誠

    2022

    　More details

    深層学習による時系列解析技術の高度化

    Outcome：

    2025
    LLM/VLMを用いた、心電図の波形に関する説明文からの心電図波形の生成

    2025
    拡散モデルにおける不確実性を考慮したデコーディングによる時系列予測技術の展開

    2025
    AVC-GANによる高品質な時系列データの生成の研究の展開

    2024
    拡散モデルにおける不確実性を考慮したデコーディングによる時系列予測性能の向上

    2024
    AVC-GANによる高品質な時系列データの生成

    2023
    iTransGANによる時系列データの生成と生成データを用いた時系列予測モデルの事前学習の効果の検証

    2022
    Neural Laplaceによる時系列予測の性能評価