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Green Signal and Information Processing for Sustainable Society

Research Project

Project/Area Number 23K26110
Project/Area Number (Other) 23H01415 (2023)
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeMulti-year Fund (2024)
Single-year Grants (2023)
Section一般
Review Section Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

田中 雄一  大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10547029)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 田中 聡久  東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70360584)
小野 峻佑  東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60752269)
佐藤 光哉  電気通信大学, 人工知能先端研究センター, 助教 (60822533)
Project Period (FY) 2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
Fiscal Year 2023: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000)
Keywords信号処理 / 機械学習 / グリーン信号情報処理 / 信号情報処理
Outline of Research at the Start

グリーン信号情報処理ー解析に必要な資源,データ量,精度等の要請に応じて適切なトレードオフが実現できるデータ解析技術ーを実現するための信号処理・機械学習システムの実現に取り組む.特に数理モデリングとデータ駆動型アルゴリズムの融合により,消費資源や扱えるデータ量等に応じて柔軟かつ連続的にアルゴリズムを調整する技術を開発することで,結果としてグリーンで高性能なデータ解析技術の創生を目指す.

Outline of Annual Research Achievements

今年度は、センサネットワークのライフタイムを延ばすための要素技術の一種として考えられる、グラフ信号処理のためのサンプリング問題に取り組んだ。特に、以下の手法の検討を行った。1) ネットワーク内でセンサ位置を動的に変更する手法:時系列の空間データ(例:気温・気圧等の環境データ)をセンサネットワーク中で適切に取得するためには、センサ自身も動く必要がある。例えばロボットやドローン等による環境データセンシングがこれに相当する。本年度では、我々が以前に提案した手法を改善させ、時間的な環境の変化に頑健な動的サンプリング位置選択問題に取り組んだ。結果として従来手法と比較して平均二乗誤差が大幅に改善することを明らかにした。2) 多種のセンサによるサンプリング:従来のネットワーク上のセンサ位置選択手法では、1種類のセンサのみを対象としていた。一方で、実際のセンサネットワークを考えた場合、多種のセンサが混在することが考えられ、さらに各センサの精度等が大きく異なることが想定される。本年度は、そのような場合におけるネットワーク上のサンプリング問題に取り組んだ。具体的には、我々が提案したD最適に基づくサンプリング理論に基づき、これを多種センサのための difference-of-convex 問題へと落とし込むことで定式化した。結果として、特に環境中のノイズが大きい場合、従来の1種のセンサのみを利用する手法と比較して大きな性能向上を果たした。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度提案した手法により、想定通りの結果が得られ、国際会議や論文誌等に成果を投稿中であるから。

Strategy for Future Research Activity

グリーン信号情報処理を実現するためには、様々な要素技術が必要である。来年度以降は、特にIoTセンサネットワークや通信分野等の知見を利用しながら、更に高効率な信号情報処理技術を追究する。

Report

(1 results)
  • 2023 Annual Research Report
  • Research Products

    (5 results)

All 2024 2023 Other

All Int'l Joint Research (2 results) Journal Article (1 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 1 results) Presentation (2 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results)

  • [Int'l Joint Research] 南カリフォルニア大学(米国)

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Int'l Joint Research] ヨーク大学(カナダ)

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Journal Article] Singed graph balancing with graph cut2023

    • Author(s)
      H. Yokota, J. Hara, Y. Tanaka, and G. Cheung
    • Journal Title

      Proceedings of The 31st European Signal Processing Conference

      Volume: 1 Pages: 1853-1857

    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Presentation] Edge Sampling Based on Graph Sampling Theory for Graph Sparsification2024

    • Author(s)
      K. Yanagiya, H. Higashi, Y. Tanaka
    • Organizer
      ASPIRE Workshop
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 多様なセンサ種類を考慮したネットワーク上のセンサ配置決定法2023

    • Author(s)
      原惇也, 田中雄一
    • Organizer
      電子情報通信学会信号処理研究会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report

URL: 

Published: 2023-04-18   Modified: 2024-12-25  

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