画像解析技術の中核となる研究業績が評価明治大学総合数理学部・荒川薫教授がSCAT表彰で会長大賞を受賞

2022.02.07 14:00

明治大学総合数理学部の荒川薫教授（総合数理学部長）がこのたび、ICT分野の研究開発に多大な貢献のあった研究者に贈られる「SCAT表彰」で2021年度会長大賞を受賞しました。この表彰は、一般財団法人テレコム先端技術研究支援センター（東京都新宿区・会長：吉田進・以下、SCAT）が2019年度から公募・他薦により行っているもので、荒川薫教授は「機械学習に基づく知的画像処理に関する先駆的研究」の業績により受賞をしました。なお授賞式は新型コロナウイルス感染拡大防止のため中止となりました。

SCATによる研究業績評価

防犯や医療において、画像解析が重要な役割を担っており、このため、画像鮮明化が不可欠なものとなっています。荒川教授は、30年ほど前からニューラルネットやファジィ理論などの機械学習に基づいて、画像や雑音の局所的性質を考慮して画像の鮮明化を行う知的画像処理の開発に取り組み世界からも数多く引用される重要な成果を創出してきました。この研究成果は、現代のAI技術にも繋がるものであるとともに、国民生活の安全・安心に向けた画像解析技術の中核の一つとして大きく開花しています。

（研究業績の詳細は、以下URLをご覧ください：SCATによる受賞者紹介）

https://www.scat.or.jp/awards/file/2021awards.pdf

荒川薫教授のコメント

今回、評価していただきました「機械学習に基づく知的画像処理」ですが、これは今から30年ほど前の第2次AIブームの時に行ったニューラルネットワークによる雑音除去の研究に起因するものです。その当時は数ある機械学習の研究の一つとして埋もれていたアイディアが、今、高く評価されましたことを大変嬉しく思います。このように、研究は、信念を持って続けているといつかは認められるものだということを改めて感じ入りました。これからも、人のように細やかに画像を認識し処理する知的画像処理の研究を推進し、国民生活の安全安心に寄与したいと思います。