Project/Area Number |
23H03477
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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Research Institution | The University of Aizu |
Principal Investigator |
富岡 洋一 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (10574072)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥山 祐市 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (90404897)
愼 重弼 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (40315677)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥16,640,000 (Direct Cost: ¥12,800,000、Indirect Cost: ¥3,840,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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Keywords | ディープニューラルネットワーク / ハードデッドライン / AIアクセラレータ / 行動解析 / 転倒検知 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、画像認識AIの信頼性向上を目指し、与えられたデッドラインに応じて推論処理を短縮することで、デッドラインまでに認識タスクを完了できるニューラルネットワークモデルとそのアクセラレータを開発することを目指している。提案技術の応用として、見守り・介護ロボットに適用できる周辺物体の解析技術、転倒検出や転倒要因解析手法などの開発にも連携して取り組み、高精度認識をデッドラインミスなく実現できることを示す。
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