English松尾研究室では、深層生成モデル、深層強化学習、表現学習などのDeep Learningに関する基礎技術の開発を行っています。特に最近は世界モデル (world models) を知能を工学的に実現する重要な技術であるととらえ、ロボット操作への応用などにも取り組んでいます。メンバーの論文はこれまでトップティアの国際学会（ICLR、NeurIPS、ICML）にも数多く採録され、学生も工学系研究科長賞を始めとする賞を受賞しています。様々な専門性をもつ研究者が集まり切磋琢磨する環境で、毎週の最新論文の輪読会や海外の第一人者や外部有識者を招いた講演会・意見交換会を開催するなど、意欲のある学生・研究者が活躍できる環境を整えています。
Fundamental Research
Robotics
松尾研究室では，実世界での知能の実現を目指した研究開発コミュニティとしてTRAIL (Tokyo Robot And Intelligence Lab)を運営しています。ロボットアームやモバイルマニピュレータなどのロボット実機の他、各種シミュレータ、VR関連装置、3Dプリンタ、デプスカメラやモーションキャプチャ、触覚センサなどのセンサ類を用意しており、自分の研究開発活動の用途に合わせて組み合わせて利用することができます。 また、各ハードウェアやソフトウェアの利用方法に関して適宜チュートリアルを実施しています。
Brain-Inspired Intelligence
現在の深層学習に基づく知能技術は、パターン認識や言語処理などの分野で、すでにヒトに匹敵する以上の性能を示しています。しかし、これはヒトの脳の持つ潜在能力のごく一部を拡張したに過ぎません。実際のところ現状技術は膨大なデータと計算を必要としています。また、言語意味理解、自己認識／メタ認知、階層的な制御などの能力はヒトのようなレベルでは実現されていません。そこで、松尾研究室では、急速に蓄積が進む神経科学知見を踏まえつつ、脳の計算機能を支える、情報表現、機構、アルゴリズム、アーキテクチャなどを解き明かす研究に取り組んでいます。この研究に取り組む動機の一部は、改めて「人間とは何か」を問い直すことにあります。それと同時に、得られた知見を世界モデルやロボティクスの研究に接続させることで実用性の高い工学技術として実現してゆくことを目指します。
Research Environment
松尾研究室には、最新の計算機技術によってディープラーニング研究を促進するためのHPCチームがあります。私たちは、研究において良質なインフラが非常に重要な役割を担うと考えており、日々学生や研究者に最先端の技術を提供しています。
