IoT高度化のための階層的ベイズ学習・意思決定技術の開発
| Project/Area Number |
21K11845
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
小南 大智 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (00709678)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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| Keywords | Internet of Things / ベイズ推定 / 集団意思決定 / マルチモーダル処理 / 階層型アーキテクチャ |
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| Outline of Research at the Start |
今後ますますクリティカルな社会基盤となる、Internet of Things における高度な意思決定を可能とする意思決定技術を確立する。そのために、大規模なネットワークシステムを対象に、多種多様な観測情報を統合してリアルタイムに分析を行うことが必要となる。本研究課題では最新の脳科学の知見を用いることでこの問題を解決することを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今後の社会基盤に必須となる、IoT (Internet of Things) における高度な意思決定を可能とする意思決定技術を確立することを目的とし、脳科学の知見を用いる意思決定手法に関する研究を実施した。
脳の情報処理モデルの一つであるベイジアンアトラクターモデルは認識結果を表現するための隠れ変数の推定を行うものであり、観測情報を元に逐次的にこの状態変数を推定する。異なるセンシング機器間の認識結果を、この隠れ変数を用いて統合する手法の提案を行ってきた。また、観測情報に含まれる誤差情報を用いることで、どの程度各機器における情報が信頼できるかを表現可能であり、この信頼度に基づく重み付けが、事象の推定における精度向上に重要であることを確認した。
前年度までに、これまでに構築したモデルを元に、センシングを行う多種の機器が接続するネットワークシステムにおいて、観測結果に基づいて事象の推論を行うシナリオを想定し、その有効性を示した。センシング機器の得られる情報の不確実性が時間によって変化する状況において、内部の隠れ変数の分散の推定値が、推定結果の信頼性に関連することを示し、より信頼性の高い推定結果を重視することで最終的な推定結果が高い正解率を獲得できることを示した。
今年度は提案した手法の応用として、LiDARにより取得した点群から抽出した特徴量をもとにした物体認識タスクへの応用を実施した。深度カメラから取得した特徴量に基づく認識とのマルチモーダル統合では、双方の信頼度がある程度高いレンジにおいては、２つのモダリティにおける認識結果が異なる結果となったときに、一方を信頼することのリスクが存在することを示し、その課題を解決する手法へと拡張した。
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Report
(3 results)
Research Products
(1 results)
