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川原亮一教授が電子情報通信学会情報ネットワーク研究会において 研究賞(共著)を受賞しました

情報連携学部の川原亮一教授ら(共著)の研究発表「オートエンコーダを用いた異常検知におけるモデル再学習手法(2018年1月発表、当時NTT研究所所属)」が、電子情報通信学会第25回情報ネットワーク研究賞を受賞しました(2019年3月4日)。

情報ネットワーク研究会では、毎年1月〜12月に発表された論文の中から、特に優秀であり今後の活躍が期待される論文を情報ネットワーク研究賞として表彰しています(研究会HPより)。

本研究発表は、データに内在する複雑な構造の学習を可能とする深層学習の一種であるオートエンコーダを用いた異常検知に関するものです。システムの「正常な状態」は時間的に変化することや、不十分な学習に起因する誤検知の発生を考慮すると、継続的にオートエンコーダを異常検知に利用する場合、データの傾向変化や誤検知の発生に応じたモデルの再学習をおこなう必要があります。本発表では、特にシステム監視において課題となる、一時的な高負荷等で生じる「正常な外れ値」の再学習を含むモデル再学習手法について提案しました。

【川原亮一教授のコメント】
本研究は、NTT研究所在籍時に、当時グループリーダとしてネットワークオペレーションへのAI活用に関する研究を推進していたときの研究発表となります。ネットワークへのAI活用に対する期待は今後ますます高まっていくのではと思っております。これからも情報ネットワークの研究に取り組み,将来の情報ネットワークの発展に貢献できるよう研究を進めていきたいと思います。

受賞者:池田泰弘・石橋圭介・中野雄介・渡辺敬志郎・川原亮一(NTT)所属は当時のもの
対象講演名:オートエンコーダを用いた異常検知におけるモデル再学習手法(IN2017-84)