藤原　敏勝

倉敷芸術科学大学　経営情報学科
藤原　敏勝（ふじわらとしたか）

「授業担当科目」
コンピュータリテラシ（１年生），情報科学実験 I （１年生），ニューラルネットワーク（３年生），　システム制御入門（３年生），　人工知能　（３年生），　ゼミナールI・Ⅱ（３年生），卒業研究（４年生）
ニューラルネットワーク特論（大学院生），計算機科学ゼミナールI～Ⅳ（大学院生）

藤原敏勝研究室は,別名,人工知能制御研究室と言う.
人工知能および制御(コントロール)技術は,スペースシャトル等の宇宙関連機器をはじめ,自動洗濯機や手振れ防止のビデオカメラ等の家電製品に至るまであらゆる分野で活用されている.
当研究室では,これらの検討に問題向き高級言語プログラム(人工知能分野ではPROLOG,大創玄など,制御関係ではMATLAB)を使用しており,そのためプログラムを作成する時間が極端に少なくなり研究の本筋にカを注ぐことができる.
ロボット制御の一例を図 1示す. 図 1は小さい頃よく遊んだLEG0をベースにしたセンサー付の自律型走行ロボットである.

　　　　

　　　　　　　　　　　　　　　　図　　１　
　　　　　　
ゼミナール（３年生）

ニューラルネットワークのオリジナル論文（英語）と邦文の教科書を併用して、ニューラルネットワークによる学習機能やパターン認識機能についての基礎を勉強する。

ニューラルネットワークによる学習機能やパターン認識機能は，小脳や大脳の右側のニューロン（神経細胞）の働きに相当する。一方、大脳の左側の働きに相当するものとしては三段論法的に行う論理判断機能がある。三段論法とは、つぎのようなものである。全てのMはPである。全てのSはMである。それゆえに、全てのSはPである。このように、二つの前提から一つの結論を導きだす方法を言う。これらは人工知能の一分野である。

制御は大きく分けて、フィードバック制御とフィードフォワード制御になるが、それらの概念と基本的な事項を古典制御理論と現代制御理論の両面から勉強する。

基礎は、将来にとって重要である。したがって、便利な設計ツールを使う前に原理のところをしっかりと勉強する。そして、理解を深めるために、手のかからない問題向き高級言語を使用して、原理のところをシミュレーション計算しながら体得する。

問題向き高級言語としては制御用の設計ツールで有名なMATLABを使用する。ここで、MATLABとはつぎの計算および作図が簡単にできるものである。行列の計算、制御関係の各種計算、シミュレーション計算。なお，ニューラルネットワーク等の演算も用意された要素を使用すれば簡単にできる。

パターン認識、学習機能付制御方式等のアイデアを出しては、MATLABでその機能を確認する。そして、卒業研究に発展させる。

「Simple is best」をモットーとする。

自分の考えを持って討論（debate）できる人材の育成に力を注ぐ。

卒業論文および修士論文（４年生および大学院生）

創造力および洞察力の育成に繋げるため、産業上役立つ人工知能のアルゴリズムの応用ならびに高度な制御方式等を考案させ、簡単な実験あるいはシミュレーションによりその効果を確認させる。

「研究テーマの例」

１．ニューラルネットワークによるパターン認識および連想学習機能の応用研究
２．ファジィ手法，エキスパートシステム等の応用研究
３．遺伝的アルゴリズム，カオス，フラクタル，人工生命等の応用研究
４．制御安定化および制御最適化の研究
５．人工知能を付加した高度制御方式の研究
６．ロボット制御の研究

以上