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ROBOMECH2020に学生6名が参加しました

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2020/5/28,29の2日間に渡って開催されたROBOMECH2020のオンラインポスターセッションにM1の学生6名が参加しました！

今年は新型コロナウイルスの影響でオンラインでの開催となり学会デビューがオンラインとなってしまいましたが、Facebookを通じて他の参加者の皆様の研究をじっくりみることができました！

研究室のM2の学生がKaggleで優勝しました！

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M2の学生（本人の希望により匿名にしています）が、KaggleのTGS Salt Identification Challenge部門にて、参加した3,234チームの中から優勝しました。

Kaggleとは、データサイエンスや機械学習をやっている人たちのコミュニティで、様々な実在問題をCloud Sourcingで解決するプラットフォームがあり、多くの企業がこのプラットフォームを用いて問題を懸賞という形で多くの人たちに解かせています。例えば、今回優勝したTGS Salt Identification Challengeは、石油採掘と関連が深い地中に塩が溜まっている場所を見分ける機械学習アルゴリズムを作るものでした。TGS社は、この問題に対して10,000米ドルの懸賞をかけてコンペティションを開催しました。

 

Kaggle の TGS Salt Identification Challenge
李研M2学生のKaggleページ

ICU患者の発話を模倣したデータの公開

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AIS研究室では，ICU（集中治療室）患者と医師間でのコミュニケーションの質向上を目指して研究を進めています．ICU患者は治療のために挿管されている場合が多く，挿管によって声帯を使用することができず，口を動かして発話しているけど声は出ません．また，口も挿管によって一部が固定されたりして通常のような動きができません．

このような問題を改善すべく研究を行っていますが，より多くの人にこの問題を共有すべく我々が製作したデータを公開することに至りました．このデータは実際のICU患者ではなくICU患者と近い状況化で様々な単語を発話してもらったデータです．詳しいのは以下のページにあるのでご興味のある方は是非ご覧ください．

ICU患者を模した発話データセットの公開について