情報学研究科の3名の学生がFIT奨励賞を受賞しました
2026年9月2日～4日に北九州学術研究都市で開催された第25回情報科学技術フォーラム(FIT2026)において、情報学研究科加藤研究室所属の3名の発表がFIT奨励賞に選ばれました。
都築悠人さん（博士前期課程2年）の発表
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「コンクリート構造物のレーザー超音波可視化動画を用いた欠陥検出法の検討」
コンクリート構造物の内部欠陥を可視化するレーザー超音波可視化試験（LUVT）を対象に、超音波の伝わり方を点の軌跡として捉え、その時間的な変化を解析することで内部欠陥を検出する手法を検討しました。特に、従来の静止画像に基づく手法との比較を通して、波の動きを時系列情報として利用することの有効性を示しました。
関根海翔さん（博士前期課程1年）の発表
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「LLMによるドメイン知識自動抽出を用いた非線形符号制約学習」
LLMから抽出した方向知識を符号制約として非線形カーネルマシンに組み込む手法を提案しました。さまざまなドメインのデータセットを用いた実験により、訓練データが少ない状況で予測精度が向上することを示しました。さらに、LLMを用いた従来手法と比べて高速な学習が可能であり、大規模な制約に対応できることを実証しました。
矢作怜也さん（博士前期課程1年）の発表
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「LLM生成の仮想微分教師データを用いた消毒副生成物濃度予測」
飲料水・処理水の消毒過程で生じる消毒副生成物の濃度予測について、大規模言語モデル（LLM）が持つ水質工学の知識を活用した新たな非線形回帰モデルの研究成果を発表しました。測定データを十分に集めることが難しい中、LLMの知識を仮想的な教師データとして利用することで、従来手法と比較して予測精度を向上させるとともに、効率的な学習を実現しました。
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- 都築悠人さん
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- 関根海翔さん
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- 矢作怜也さん