情報メディア工学科（伊藤研究室）に所属する学生2名が10月30日、電子情報通信学会 革新的無線通信技術に関する横断型研究会MIKA2024において「ポスター賞（若手部門）」を受賞しました。
受賞者名および受賞研究詳細については以下の通りです。

～MIKA2024 ポスター賞（若手部門）～

【受賞者名】
情報メディア工学科4年（伊藤研究室）　貝賀 瑠乃 さん
【受賞研究名】
画像認識を用いたバナナの糖度推定に関する一検討
【研究内容】
従来、バナナの成熟度や品質を画像情報から「収穫」「売り時」「廃棄」の大まかな3分類を行う手法が提案されていましたが、今回の提案手法では、バナナの表面上の変化をAIによって捉え、糖度を推定することに成功しました。
今後、本成果を活用することで、誰でも簡単にバナナの糖度推定ができるようになるため、消費者にとって一番良い状態のバナナが食べられることや、食品ロスの削減にもつながることが期待されます。
【受賞者のコメント】
今回の受賞を大変嬉しく思います。ご指導いただいた諸先生方には大変感謝しています。この賞を糧に、今後はさらに推定精度を高めること、さらには他の作物にも応用できるようにシステムの拡張に励んでいきたいと思います。 

【受賞者名】
情報メディア工学科4年（伊藤研究室）　古矢 宇都美 さん
【受賞研究名】
畳み込みニューラルネットワークにおける粒子群最適化法によるオプティマイザの設計と性能評価
【研究内容】
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の性能は、内部パラメータの値に依存します。これらのパラメータのチューニングには、一般的にAdamが使用されますが、Adamは計算負荷が高く、パラメータチューニングに時間を要し、性能が高いマシンが必要とされます。提案手法では、そのパラメータチューニングを比較的低負荷な群知能アルゴリズムで行うことで、短い計算時間でAdamと同等の性能を達成することに成功し、その点が評価されました。
CNN等のAI技術は画像認識、物体検出で活用されており、様々な分野で利用されています。今後、本成果を活用すると、性能が低いマシンでもCNNを動作させることが可能となり、画像認識や物体検出などのソリューションの健全な普及促進に貢献できると考えられます。
【受賞者のコメント】
今回の受賞を大変嬉しく思います。ご指導いただいた諸先生方には大変感謝しています。今後は様々な群知能アルゴリズムでオプティマイザの設計を行い、研究を発展させていきたいと考えています。この受賞を糧に研究に励んでいきたいと思います。

【参考】
◆電子情報通信学会   革新的無線通信技術に関する横断型研究会MIKA2024
◆伊藤 暢彦 准教授　インテリジェントシステム研究室