本学学生が「火の国情報シンポジウム2026」において2025年度情報処理学会九州支部奨励賞を受賞しました。

掲載日：2026年06月04日

２０２６年３月３日（火）・４日（水）に開催された「火の国情報シンポジウム2026」において、情報工学部 知的システム工学科４年※の松山凌空さんと情報工学府　情報創成工学専攻博士前期課程１年※の煙草谷拓透さんが、２０２５年度情報処理学会九州支部奨励賞を受賞しました。２０２６年５月２６日（火）の情報処理学会九州支部報告会（於 NTTデータ九州）で授賞式が行われました。

受賞内容

煙草谷さんの論文は、小畑光さん（情報工学府情報創成工学専攻　博士前期課程１年※）、田中空翔さん（情報工学府情報創成工学専攻　博士前期課程２年※）、平田耕一教授（大学院情報工学研究院知能情報工学研究系）との共著で、感染症の初期診断に利用されるグラム染色画像から、感染症の起炎菌となる14種類の菌を、深層学習の物体検出器であるYOLOv8とYOLO11、および、その変種であるHIC-YOLOv8/11、SOD-YOLOv8/11、SODIC-YOLOv8/11、YOLOv8/11-TLA、Mamba YOLOを設計・実装した上で検出した研究です。その結果、SOD-YOLO、HIC-YOLO、SODIC-YOLOは、YOLO、YOLO-TLA、Mamba YOLOよりも菌検出に適していることが分かりました。
特に、YOLO-TLAの検出ヘッドの数は、SOD-YOLO、HIC-YOLO、SODIC-YOLOと同じくYOLOよりも1つ多くなっており、このことは、単に検出ヘッドを追加するだけでは、菌検出には不十分であることを示しています。したがって、菌のような小物体検出には、検出ヘッドの追加だけではなく、さまざまな構成要素を追加する必要があります。この構成要素を明らかにすることは今後の課題の一つです。

受賞者の煙草谷さん