| Project/Area Number |
23H00487
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
廣瀬 明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宋 奕成 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC) (40982517)
陳 昊天 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC) (50982500)
夏秋 嶺 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (60748888)
尚 方 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90779050)
小西 文昂 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC) (00982513)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥46,930,000 (Direct Cost: ¥36,100,000、Indirect Cost: ¥10,830,000)
Fiscal Year 2024: ¥11,180,000 (Direct Cost: ¥8,600,000、Indirect Cost: ¥2,580,000)
Fiscal Year 2023: ¥14,820,000 (Direct Cost: ¥11,400,000、Indirect Cost: ¥3,420,000)
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| Keywords | ニューラルネットワーク / リモートセンシング / 人工知能 / エッジコンピューテイング / 物理情報融合 / エッジコンピューティング |
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| Outline of Research at the Start |
人工知能（AI）の活用はレーダによるセンシング・イメージングにおいても欠かせない。ところが、現代のAI 技術は人間の経済活動やウェブ画像など「そこにあるデータ」を対象に発展してきた。しかし気候変動観測などで注目されている偏波合成開口レーダや干渉合成開口レーダを含むレーダは能動観測であって、「われわれが主体的にデータを抽出する」。そこではプローブ（探針）となる電磁波の位相や偏波の知能的な取り扱いが不可欠である。そしてこれらデータは周期性などの特徴的な大域構造を持つとともに、相互に強い関連を持つ。これに適合した革新的ニューラルネットワークの構築が急務である。本研究はこれを構築し実社会に展開する。
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