冨江 伸太朗 (Shintaro Tomie)
研究テーマ
『自然言語処理技術を用いた，地域防災計画における災害廃棄物処理の特徴抽出』
自然言語処理・テキストマイニングを用いた，地域防災計画からの課題発見を研究テーマとしています．
地域防災計画の不備や問題点は，事前に発見されないまま，被災時に顕在化することがどうしても多いのが現状です．地域防災計画の問題点に関する研究はいくつか存在し，有効性も検証されていますが，いずれも専門家のサポートが必須であり，計画本文を精読することが前提となっています．しかし，地域防災計画の分量や自治体数の多さから, 専門家が全ての地域防災計画を見定め，評価することには非現実的な時間と労力がかかります．
そのため, 大量のテキストデータを用いて，自動的または半自動的に，問題点や過去の被災経験から得られた知見を発見できる仕組みを構築するべく，自然言語処理技術を用いた地域防災計画の解析に取り組んでいます．
出身地
滋賀県大津市
略歴
平成27年3月 滋賀県立膳所高等学校 卒業
平成28年4月 京都大学工学部物理工学科 入学
令和元年3月 京都大学工学部物理工学科 機械システム学コース 卒業
令和2年4月 京都大学大学院情報学研究科 社会情報学専攻 修士課程 入学
コメント
自然言語処理，ロボットプログラミング，Graph Convolutional Networkに興味があります．最近は研究用データセット作成に注力しています．GCNはアルバイト先で開発に携わっています．いろいろ疲れた時はラズパイマウスを触るのが好きです．趣味はF1(Red Bull Hondaが好きです),ロボット,演劇,Bumpです．
よろしくお願いします．
使用言語
Python, Ruby, R, Matlab, C
使用経験のあるPythonライブラリ
PyTorch, TensorFlow, Deep Graph Library, Gensim, scikit-learn
Open AI Gym, pybullet(walker, ant), rospy, unittest, numba
使用経験のあるフレームワーク・ミドルウェア
Ruby on rails, ROS1
使用経験のあるDB
MySQL, SQLite3
ロボット関連で使用経験のある技術
ROS1
URDF
AutoCAD Inventor
Arduino
RaspberryPi
ロボット関連の技術知識
逆運動学(IK),ヤコビ行列，同次変換，DH(Denavit-Hartenberg)法
古典制御：PID制御，コントローラ設計（限界感度法，位相進み/遅れ補償，極配置法），2自由度制御系，安定性解析（ラウス，ナイキスト線図）
現代制御：状態空間法，可制御性,可観測性,リアプノフ安定と漸近安定，最適制御(LQR)
MPC(RS,CEM)
パーティクルフィルタ
IL : Behavior Cloning,DAgger
IRL: GAIL(Generative Adversarial Imitation Learning)
RL(on-policy) : SARSA,方策勾配法,Actor-Critic,TRPO,PPO
RL(off-policy): Q,DQN,Soft Actor-Critic,DDPG
最大エントロピーRL(MERL)
世界モデル:Dreamer(RSSM+Actor-Critic)
最近勉強中
Docker
C++,Rust
合意制御，被覆制御
SLAM,VSLAM
World Model : GQN, structured world model(ex.AIR),時系列世界モデル(ex.TD-VAE,VTA)
Autoware
systemd(Linux)
Optuna
所属団体
情報支援レスキュー隊 ITDART
京大人工知能研究会 KaiRA
劇団ケッペキ OB
アプリ開発
オンライン授業のための質問回答システム「CyQlone」
技育展2020チーム開発部門で発表し，
最優秀賞（20万円）を獲得しました．
大学の授業で，チーム開発したアプリです．
オンライン授業で困難になっている疑問共有を手助けするべく作りました．