2022年度「AI Optics優秀発表賞」審査結果
受賞者：立命館大学 塚田 拓海
講演題目：ディープラーニングを用いた
マルチスペクトラル散乱イメージングとシングルショット波長推定
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【選定理由】
受賞者らの研究では、拡散板の奥にある物体のイメージングと照明光の波長推定を同時に行う機械学習モデルを提案しています。
物体の再構成及び波長推定に利用する情報は、異なる中心波長スペクトルを持つLEDで照射したスペックル画像であり、このスペックル画像から、元の物体像と正解の波長をそれぞれ出力する２つの学習器を設計しています。
このような１つの情報から２つの情報を同時に出力する発想は新規的かつ独創的であり、新たなイメージング技術へと発展する可能性を秘めている点を高く評価し、AI Optics優秀発表賞に選定しました。
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受賞者：静岡大学 森 涼太朗
講演題目：多波長反射率を用いた非侵襲・非接触な歯肉厚イメージング
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【選定理由】
受賞者らの研究は、歯肉厚の画像分布を非接触に取得する手法として、多波長画像から得た反射率を入力、歯肉厚を出力とするニューラルネットワークを提案し、CTによって得た歯肉厚の真値との比較によって結果を評価しています。
この研究では、学習データを光学モデルに基づくモンテカルロシミュレーションで求めるなど、光学、AI両者の技術を巧みに融合している研究であり、また既存の光学技術では克服が難しい問題に挑戦する試みは、AI Optics研究が目指すべき模範例であると言えます。
これらの理由により、AI Optics優秀発表賞に相応しい研究であると判断しました。
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受賞者：電気通信大学 櫻井 萌
講演題目：深層学習に基づくシングルピクセルイメージングの大気ゆらぎ耐性の評価
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【選定理由】
受賞者らの研究は、シングルピクセルイメージング（SPI）の画像再構成にディープニューラルネットワークを導入し、大気揺らぎの存在する環境においてSPIのノイズ耐性を向上させることに成功しています。
効果の検証には、天体観測に利用されている大気ゆらぎのモデルを適用するなど、天体観測のノイズ低減を明確に意識した研究であり、AI技術の適用による実用的な貢献が期待できることから、AI Optics研究としての意義は大きいと考え、AI Optics優秀発表賞に選定しました。
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過去の授賞結果
