Research Project
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
実世界の様々なデバイスによって計測されるノイズ・劣化にまみれた不完全なセンシングデータからAI技術を活用した知識発見を行うためには,その前段でデータ・リザレクション―センシングデータからノイズや劣化を取り除き計測対象の情報全体を「蘇生」するプロセス―が必要となる.本研究の目的は,様々な事前知識やセンシングモデルから問題に対して適切なものを自由に組み合わせられる「柔軟性」と高次元センシングデータを現実的な計算時間で処理できる「効率性」を高度なレベルで兼ね備えた分散データ・リザレクションフレームワークを構築し,実問題へ応用することである.