Project/Area Number |
16H01707
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Research Field |
Mathematical informatics
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Research Institution | Kyushu University |
Principal Investigator |
FUJISAWA KATSUKI 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40303854)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 憲一郎 関東学院大学, 工学総合研究所, 研究員 (30713531)
瀧澤 重志 大阪市立大学, 大学院生活科学研究科, 教授 (40304133)
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Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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Budget Amount *help |
¥42,640,000 (Direct Cost: ¥32,800,000、Indirect Cost: ¥9,840,000)
Fiscal Year 2020: ¥10,140,000 (Direct Cost: ¥7,800,000、Indirect Cost: ¥2,340,000)
Fiscal Year 2019: ¥10,140,000 (Direct Cost: ¥7,800,000、Indirect Cost: ¥2,340,000)
Fiscal Year 2018: ¥9,360,000 (Direct Cost: ¥7,200,000、Indirect Cost: ¥2,160,000)
Fiscal Year 2017: ¥8,840,000 (Direct Cost: ¥6,800,000、Indirect Cost: ¥2,040,000)
Fiscal Year 2016: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
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Keywords | 数理最適化 / グラフ解析 / 高性能計算 / サイバーフィジカルシステム / 機械学習 / 深層学習 / Society 5.0 / モビリティ / AI / IoT / ビッグデータ / 都市OS / 最適化理論 / スマートシティ |
Outline of Final Research Achievements |
In recent years, various efforts have been promoted to realize a super-smart society. This research has developed the CPS Mobility Optimization Engine (CPS-MOE), which performs optimization and simulation in cyberspace using a large amount of sensor data and open data for cyber-physical systems (CPS) in collaboration with many private companies. To realize the CPS-MOE, we have proposed and developed new mathematical and information technologies to represent, predict, optimize, and control mobility, especially information, people, objects, and transportation. In addition to the above, we are also working on developing new mathematical and information technologies to represent, predict, optimize, and control mobility, especially for information, people, objects, and transportation.
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
サイバーフィジカルシステム(CPS)上でのヒト・モノ・情報の移動データから変化の兆候、渋滞や輻輳の原因の探知と移動最適化、特にモビリティ(移動)に関する数理モデル開発(ヒト・モノの存在に関する確率分布の作成と時間拡大グラフへのマッピング)も同時に行い、動線解析・最適化システムの構築を推進することができた。また学術的成果としてICML(機械学習)とSC(高性能計算)のトップ国際会議等に論文が採択されている。CPS関連の技術は新規ビジネスアプリケーションの開拓を通じてSDGs の特に 9 (産業・技術革新・社会基盤) 及び 11(持続可能なまちづくり)の推進に大きく寄与することが期待できる。
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