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電子情報部門加藤研究室所属 博士前期課程２年宮越一輝さんが、第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラムDEIM2025において登壇し、「自己蒸留と角度ベース距離学習の組み合わせによる高精度かつ頑健な画像異常検知手法の提案」という題目の発表を行い、DEIM学生プレゼンテーション賞を受賞しました。

DEIMは、データ工学と情報マネジメントに関する研究テーマの討論・意見交換を目的とした大規模なワークショップで、毎年開催されています。今年は394件の学生の発表がありました。その中で、学生プレゼンテーション賞に選ばれた発表は93件でした。

近年のデータ量の爆発的な増加に伴い、その中から異常なパターンを検出する異常検知の重要性が高まっています。異常検知は製造業における製品不良の検出、金融分野における不正取引の発見、医療分野における疾病の早期発見など幅広い分野で応用されています。宮越一輝さんは、異常データと正常データから異常検知器を学習するアルゴリズムを開発しました。正常データに少量の異常データが含まれていても頑健に学習できる点が宮越一輝さんのアルゴリズムの強みです。
このワークショップで行った宮越一輝さんの発表は高く評価され、学生プレゼンテーション賞に選ばれました。