| Project/Area Number |
23K24866
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| Project/Area Number (Other) |
22H03610 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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| Research Institution | Institute of Science Tokyo |
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Principal Investigator |
小野 峻佑 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60752269)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 雄一 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10547029)
野々村 拓 名古屋大学, 工学研究科, 教授 (60547967)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
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| Keywords | 計測データ解析 / 分散最適化 / 逆問題 / 凸最適化 / 信号解析 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的をふまえ，以下の３フェーズで研究を進める．
1.構成フェーズ：事前知識とセンシングモデルを柔軟に反映できるDRのための最適化問題の一般型を定式化し，これを効率的に解く分散アルゴリズムを構成
2.解析フェーズ：構築したアルゴリズムの振る舞い（収束条件・収束レート・計算量）を理論的に解析
3.応用フェーズ：実際の高次元センシングデータへ応用し有効性を検証
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、データリザレクション（DR）―データを効率的に計測し、そこ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」する一連のプロセス―のための最適化問題として，一般性を保ちつつ求解可能な目的関数や制約条件の構成を検討し，分散最適化アルゴリズムのプロトタイプを構成した．代表的な成果として、主-双対近接分離法に基づく分散センシングのためのセンサ配置アルゴリズムを開発するとともに、ハイパースペクトルイメージング、時系列衛星イメージング、材料イメージング等の、実計測問題へ応用展開した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
最適化問題の定式化とアルゴリズムのプロトタイプ開発が予定通り進んだ．一部機材の納品遅れがあり，2022年度に行えなかった検証実験があったものの、翌年度にはそれらもスムーズに遂行できた．また、当初は予定していなかった複数のイメージング課題への応用展開もいくつか進めることができたため、計画以上に進展していると判断できる。
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| Strategy for Future Research Activity |
構成したDRアルゴリズムのプロトタイプをベースに、ステップサイズ設定の自動化や理論的な解析などを進める。これと並行し、さらに様々な実計測課題へ応用を進めることで、有効性を実証していく。
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