時系列データ解析

私の研究は、時系列データ解析を基盤とし、人間や動物の複雑な行動変容を解明する技術開発に焦点を当てています。ウェアラブルデバイス等のセンシング技術を活用し、行動認識や動物の行動識別における高精度なフレームワークを構築しています。特に、実社会への実装における大きな課題である「ラベル付きデータの不足」「モデルの事前学習」「推論過程の解釈性」の解決に注力しています。

現在、研究は3つの柱で構成されています。まず「モティーフ検出」によるパターン抽出から、専門家のラベル付け負担を軽減する「能動学習・対照学習」へ、そして「合成IMUデータ」によるデータ欠損の補完へと展開しています。これらの技術的成果は、製造現場でのリスク予測、介護現場での見守り支援、さらには野生動物の生態調査など、多岐にわたる分野での社会実装を可能にします。