学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究
学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。
執刀医が手術を一人で行える,安全性に優れるソロサージェリー手術支援ロボットを研究しています. 人と同じ空間に存在し,共存協調して作業を行えるロボット技術の確立を目指して, 内視鏡下手術におけるカメラと鉗子の助手をマニピュレータが担えるよう,医工・産学連携で取り組んでいます. 医師のハイエンドツールであるオールインワンシステムのリモート(遠隔)操作型ロボットに対して, アシスタントツールであるローカル操作型ロボットLODEM(Locally Operated Detachable Endo-effector Manipulator)群は, センシング能力に優れる人と,安定した作業に優れるロボットが補完しあう,インテグレーションです.
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