判断支援AIのための拡張クレンジング技術の深化による動的データ解析基盤の構築

• Project/Area Number: 24K02975
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61020:Human interface and interaction-related; Basic Section 62040:Entertainment and game informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section61020:Human interface and interaction-related , Basic Section62040:Entertainment and game informatics-related
• Research Institution: Nagaoka University of Technology
• Principal Investigator: 岩橋 政宏 長岡技術科学大学, 工学研究科, 教授 (30251854)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 原川 良介 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (20787022)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2027: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2026: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000); Fiscal Year 2025: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥7,410,000 (Direct Cost: ¥5,700,000、Indirect Cost: ¥1,710,000)
• Keywords: 判断支援AI / 拡張クレンジング / 動的データ解析 / マルチメディア / 信号処理

Outline of Research at the Start

防災・減災等の判断支援AIの必要性は増すばかりであるが，サイバーフィジカル空間で観測されるデータが“超ダート”化しているため，そのままのデータではAI構築に活用できない．本研究では，研究代表者らの拡張クレンジング技術(画像のデノイジングをはじめ，ユーザの行動ログ等を含むマルチモーダルデータからの情報抽出を含めた広義のクレンジング技術)を深化させることで，超ダートなデータをクリーンな情報に変換可能とする．さらに，変換されたクリーンな情報を活用した新規AIを実現し，水害・雪害対策等への応用を目指す．