公立はこだて未来大学 佐藤仁樹研究室の研究紹介のページ

食と環境は21世紀のメインテーマです.佐藤仁樹研究室では,ICT(Information and Communication Technology)を駆使して食と環境の研究を行い,21世紀の社会に貢献します.

1. 食の研究

1.1.味データの解析

 清酒,ワイン,チーズ等,さまざまな食品の分析データ(味データ,成分)を解析し,食品の味の違いを探求します.

●目的
○原料のブレンド(遺伝的アルゴリズム)
・原料をブレンドし,所望の味の製品を作る.
○味の推定(非線形重回帰分析)
・官能評価を基に味覚センサより測定された味を補正する.
・味覚センサより測定された清酒の味(酸味,旨味,苦味等)と清酒の成分の対応関係を解析する.
○製品の分類と味の可視化(非線形正準判別分析)
・味覚センサより測定された清酒の味(酸味,旨味,苦味等)を基に,清酒を分類する.

●解析手法
○説明パネル
・製品の分類と味の可視化:
こちらを御覧ください.

●研究成果
・詳細はこちらを御覧ください.

1.2.レシピ設計支援ツール

目的に合わせて食材及びその配合量を最適化し,新しいレシピを作成するために,パソコンで動作するソフトウェアを開発しています.

●レシピ設計支援ツールとは
○目的
・栄養素とコストに関する評価関数が最大になるように,食材及びその配合量を最適化する.

○入力データ
・栄養素の目標値.
・食材栄養素行列(食品成分表).

○出力データ
・料理に必要な食材とその配合量.
※調理法は今後の課題.

○仕組み
 以下の機能を持つソフトウェア(プログラム)をc言語で作成し,コンピュータ(パソコン)にインストールする.
・遺伝的アルゴリズムにより,最適な食材を選択する.
・非線形計画法により食材配合量を計算する.
○説明パネル
こちらを御覧ください.

●レシピ設計支援ツールの用途
・食事制限が必要な(腎臓病,肝臓病,心臓病などを煩っている)患者さんのための,特別食のレシピ及び献立の作成.
・学校給食のレシピ及び献立の作成.
・特定の食材(地域の特産物など)を利用した,新しいレシピの作成.
・天然素材を用いた健康補助食のレシピの作成.

●研究成果
・詳細は
こちらを御覧ください.

1.3.料理データの学習クラスタリングによる新しい食の世界の探求

様々な食品をユーザの嗜好情報を元に分類し,従来は認知されていなかった新しい味の世界を探求します.

●目的
・様々な食品をユーザの嗜好情報を元に分類(クラスタリング)する.
・分類された情報を基に,新しい味について考察を進める.

●学習クラスタリングとは
○仕組み
・ユーザの嗜好情報を反映した学習データを作成する.
・学習データを用いて,ユーザの嗜好情報を反映したデータ変換規則を作成する.
・未知のデータをデータ変換規則に従って変換し,階層型クラスタリングアルゴリズムによりクラスタリングする.
・これにより,未知のデータをユーザの嗜好情報に基づいて分類(クラスタリング)できる.

○説明パネル
こちらを御覧ください.

2. 環境の研究

2.1.自然現象の予測−世界の構成要素の関連を探る−

天気や気温などの様々な自然現象の予測精度を改善するための手法を研究しています.

●目的
・時系列の非線形性を考慮して,天気や気温などに影響を与える因子を抽出する.
・天気や気温などの予測困難な時系列データの予測精度を改善する.

●問題点
・時系列の非線形性を考慮した場合,組合せの爆発が生じるため,予測に有効な因子の選定が困難.

●解決策
・遺伝的アルゴリズムを利用し,多数のデータから予測に有効なデータ及び基底関数を抽出する.
・時系列データを基底関数を用いて高次元空間に写像する.
・高次元空間に写像された時系列データを用いることにより,予測精度を改善する.

2.2.非線形システム(例:自然現象,インターネット等)の解析

非線形システム(例:自然現象,インターネット等)の特性を解析するためのシステマチックな手法を研究しています.この基礎研究を通じて,環境に対する理解を深めます.

●目的
・非線形システムの複数の定常状態の確率密度関数の導出.
・非線形システムの確率密度関数の過渡応答の導出.

●解析手法
(1)対象となるシステムを xt+1 = f (xt) とする.
(2)基底関数φ(xt)を決める.
(3) ρtE[ φ(xt) ] なる変数を用いて,対象システムを以下の線形方程式で近似する.
   ρt+1 = A ρt
(4)行列Aの固有値と固有ベクトルを計算する.
(5)固有値と固有ベクトルから,定常状態の確率密度関数,及び過渡応答を計算する.

●研究成果
詳細は,こちらを御覧ください.

3. 有線及び無線インターネットのトラヒック制御

インターネット(有線及び無線)を流れるパケット一つ一つの動きを追跡・制御できるネットワークシミュレータをc言語で開発しました. このシミュレータとネットワークの数理モデルに基づく理論解析を駆使して,TCP輻輳制御,パケットの優先制御,無線リンク上でのARQ,及び送信電力制御の相互作用を調べ,新しい制御方式を提案しました.

●研究成果
詳細は,こちらを御覧ください.

4. 強化学習による大規模システムの制御

強化学習の一手法であるactor-critic手法を用いて大規模なシステムを制御するために,多変量解析による状態空間圧縮及び関数近似のための自律的な特徴空間構築を,学習と並行して行う方法を提案しました.

●研究成果
詳細は,こちらを御覧ください.

5. 平成18年度特色GP

本学のプロジェクト学習を中心とした新しい教育の取組 『解がない問題への自己組織的アプローチ ―実社会で役立つ力の養成−』 が,文部科学省の平成18年度特色ある大学教育支援プログラムに選定されました.

詳細は,以下のポスター及び最終報告書を御覧ください
・ポスター
・最終報告書(公式版:モノクロ)
・最終報告書(カラー版)



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