香り×AI×DXで『においのなんとなくをなくす』ことを目指す、レボーン（REVORN）は6日、九州工業大学　古川徹生 教授が研究テーマにあげる自己組織化アルゴリズムの理論・開発・応用における知見を、同社で展開するにおいデータの視覚化における研究開発の推進に活用し、商用化に向けた各種取り組みを加速させるための連携を開始したと発表した。第1フェーズとして、2022年8月から同氏の研究室へのREVORN社員が複数回訪問することを通じ、同氏の研究内容への理解を深め、においデータの視覚化の実現を進めていく。

古川教授は、知能の計算原理となる学習理論とアルゴリズム開発の研究をしている。とくに、複数の異なる学習課題を学ぶことを通して、課題間に共通する汎用モデルを獲得するメタモデリングの研究を中心に取り組んでいる。

メタモデリングは、未知の状況にも柔軟に適応するシステムを実現するうえで重要なテーマ。古川教授はまた、また複雑な構造を持つデータを多様体ネットワークとしてモデル化する方法の研究にも取り組んでいる。多様体ネットワークにより、ユーザーは視覚的な検索と探索を通して知識発見したり、ユーザー自身のケースを検証・予測したりすることができる。とりわけ多様体ネットワークは、人間の多様な感性に関するデータのモデリング・解析・予測に適しているという。

■ 古川徹生教授 コメント
「人間の感性がクローズアップされる分野では、被験者による主観的データと、機械による客観的データをうまく統合してモデリングすることが望まれます。同時に、ひとりひとり異なる多様な感性や嗜好についても併せてモデリングする必要があります。わたしたちの取り組んでいる「多様体モデルネットワーク」は、主観データと客観データを統合し、ユーザーの多様な感性や嗜好を表現するモデル 化することを通して、ユーザーが自分の好みや関心に合わせて検索や探索ができるシステムのプラットフォームになりうるのではないかと考えます。」

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