研究方向
ePuppy Reborn Program
音声、表情、動作、生理、環境信号から、AI Companionは感情と状況を理解できるか。Affective Computing × Multimodal Sensor Fusion × LLM × Embodied AI同意、データ最小化、匿名化、安全な対話を前提とし、研究構想を完成製品として表現しません。
TEACHER · ENGINEER · ENTREPRENEUR · RESEARCHER
Samuel Liu
ePuppyから因果AIへ——AIが人と複雑な世界を理解する方法を探究する。
私はまず教師であり、研究課題を実際の製品へつなぐ実践者です。このページは履歴書の一覧ではなく、教育、起業、公的R&D、学術研究が一つの道になった物語です。
- 大学教育
- AI／AIoT実装
- 製品・プラットフォーム開発
- 学際研究
ONE CONTINUOUS JOURNEY
転身ではなく、未完の問いを続ける歩み
ネット接続機器と電子ペットから、AI教育、マルチモーダル対話、因果推論まで。各段階で、技術が状況を理解し、使える仕組みになる方法を考えてきました。
- 2000s
CONNECTED PRODUCT
ePuppyとeBuddy
現在のAIモデルがない時代に、Bluetooth、音声、インターネット通信と実体デバイスを統合しました。 - 2006
GOVERNMENT R&D
スマートケア・学習システム
台湾経済部SBIRで、無線、音声、インターネット、リアルタイム通信を検証可能な研究開発にしました。 - 2010s–2020s
PLATFORM DELIVERY
研究・経営・プラットフォーム
データ分析、サービス基盤、AI計画、政府・産学連携の実行へ展開しました。 - NOW
TEACHING & RESEARCH
AIを授業と研究現場へ
授業、DLI実習、学生プロジェクト、共同研究で、概念を再現・検証できる成果へつなげます。
EPUPPY ARCHIVE
20年前、すでに「人を理解する電子ペット」を考えていた
初期製品は音声、多言語、メール読み上げ、Bluetooth、インターネット電話、ケア場面を統合しようとしました。限界は発想ではなく、当時の計算・センサー・言語技術でした。
TWO RESEARCH DIRECTIONS
二つの研究、共通する問いは「なぜ行動が起きるのか」
一つは人とAIの対話、もう一つは人の意思決定が作る市場です。時間、多元データ、動的システム、因果推論が共通します。
研究方向
Financial Transformer × Causal AI
予測精度の高いモデルは、市場変化の理由まで理解しているのか。Econometrics × Time-Series Transformer × Causal Inference説明手法を比較する研究であり、投資助言や運用成果の保証ではありません。
Causal & Multimodal AI for Human and Complex Systems——人と、人が作る複雑系をAIで理解する研究。
TWO DISCIPLINES
経営と電機は別分野であり、実装課題の両側でもある
経営研究は組織、意思決定、複雑系を理解し、電機研究はセンサー、モデル、デバイス、HMIを深めます。
国立中央大学企業管理学系 博士
経営、意思決定、非線形システム、技術応用をつなぐ博士号を取得。
国立中央大学電機工程学系 博士課程
入学が確定した電機分野の新しい研究課程です。企業管理の博士課程への再入学ではありません。
FROM IDEA TO IMPACT
助言だけでなく、検証できるところまで進める
教育、研究、産業連携を、各段階で確認・修正できる同じ流れで進めます。
- 01
産業課題
利用者、現場、制約、真の課題を確認。
- 02
学術研究
仮説、手法、データ、検証設計へ変換。
- 03
PoC
最小範囲で技術・データ・リスクを検証。
- 04
プロトタイプ
モデルをUI、工程、デバイス、基盤へ接続。
- 05
製品／技術移転
製品化、生産、運用、連携条件を評価。
- 06
インパクト
学習者、利用者、組織の改善を確認。
PUBLIC REFERENCES
公開確認できる資料
公開閲覧に適したリンクのみ掲載します。非公開のCV、提案書、価格、契約、個人アーカイブ、秘密保持対象の資料は内部確認に限ります。
LEARN OR BUILD TOGETHER
授業または課題から始める
学生は授業案内から、学校・企業・研究チームは非機密の課題概要から始め、適切な連携の深さを判断します。
- 教育・人材育成
- AI／AIoT PoC
- 産学・政府R&D
- マルチモーダル・因果AI研究