AI計算リソースとしての実交通ダイナミクスの活用技術の開発
| 体系的番号 |
JPMJMI19B1 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJMI19B1 |
研究代表者 |
安東 弘泰 筑波大学, システム情報系, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2019 – 2021
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| 概要 | 深層学習をはじめとするビッグデータ/AI/IoTの関連技術の進展は、近年の計算機性能の向上によるところが大きい。一方で、5G時代におけるデータ活用社会では、その処理を計算機だけに委ねることは、計算リソースの観点から限界を迎えうる。これに対して、AI計算をサイバー空間だけにとどめず、フィジカル空間に存在する実現象を活用することにより実行する方法論は、既存のインフラのみで実現することができれば有用である。
本研究では、実交通ダイナミクスをはじめとする様々な実世界の現象に対して機械学習の方法論を適用し、それらをAI計算リソースとして活用する技術を開発する。さらに、この実現象AIを利用して、交通渋滞をはじめとする様々な社会課題の解決策を模索することで、説明可能性や低計算コストなどの観点から深層学習との関係性を検討する。
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| 研究領域 | 超スマート社会の実現「サイバーとフィジカルの高度な融合に向けたAI技術の革新」 |
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