Kiyoki & Hayashi Lab, Faculty of Data Science, Musashino Univ. (khlab) has been conducting cyber-physical oriented multi-database and data mining research in a fused space of information and physical space.
The concept of "Well-Mining" is to perform data mining that brings about a better state of being (Well-Being) for humanity through the creation of artificial intelligence (AI) that understands semantics and contextual determinations of various events, and its social deployment.
武蔵野大学データサイエンス学部 清木・林研究室(khlab)では、情報空間と物理空間が融合された空間におけるサイバー・フィジカル指向のマルチデータベースやデータマイニング研究を行っています。
さまざまな事象の意味理解や文脈対応を行う人工知能(AI)の創造とその社会実装を通して、人類にとってより良い状態(Well-Being)をもたらすデータマイニングを行う「Well-Mining」がコンセプトです。
This laboratory aims to enhance people's well-being and add new values through data science for the natural and social environment.
Toward this vision, our laboratory will explore to establish original computational models and its prototype systems through co-creation with a light footwork.
本研究室は自然・社会環境を対象としたデータサイエンスにより人々にWell-Beingと新たな価値観をもたらすことを志向する。
Visionの実現に向けて、本研究室は独自の計算モデルの実現とフットワークの軽い共創によるプロトタイプシステム作成を探求する。
目的
独自の計算モデルの提案とそれを組み込んだプロトタイプシステムを開発し、計算モデルの有効性を検証する。
目標
学部1年:計算モデルを検討しながら、プロトタイプを作成するために必要となるアーキテクチャ、プログラミングについて身につける。
学部2年:独自の計算モデルの検討とそれを組み込んだプロトタイプシステムを開発する。
学部3年:検討した独自の計算モデルと開発したプロトタイプシステムの改良を行う。さらに、4年次の研究テーマを確定する。国内学会での学生研究発表を目指す。
学部4年:テーマに沿って研究を進め、卒業論文の執筆を行う。国内学会や国際会議での成果発表、社会実装を目指す。
Data Science Literacy
Data Science
Database, SQL, PL/SQL
Discrete Mathematics, AI Algorithm, Machine Learning
Web Technology, Network, Security, Deployment
Multimedia, Spatio-Temporal Data, Knowledge Bases, Data Mining
Semantic Computing, Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning
Cyber-Physical System, IoT Sensing, Actuator, Time Series Data
AI Society, Data Science, Generative AI, Medical AI
Data Science, Artificial Intelligence, Semantic Computing
Multimedia, Spatio-Temporal Data, Knowledge Bases, Data Mining
Cyber-Physical System, IoT Sensing, Actuator, Time Series Data