2021 Fiscal Year Annual Research Report
A Study on Adaptive Distributed Real-time Machine Learning Infrastructure
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19H04089
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
竹房 あつ子 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (70345411)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小口 正人 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (60328036)
中田 秀基 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (80357631)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | クラウドコンピューティング / エッジコンピューティング / リアルタイム処理 / 機械学習処理基盤 / IoT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，動画像解析を伴うサイバーフィジカルシステム(CPS)のための高効率な適応的広域リアルタイム機械学習処理基盤の構築を目的とし，学習用合成動画像を用いた室内動作認識手法の開発とROS準拠ロボットを用いたセンサ・エッジ・クラウド環境の構築・評価を行った．
室内動作認識手法の開発では，学習用データ不足を解決するために写実的な合成動画像データを作成し，室内動作認識のための学習データとして用いた．認識精度向上のため，合成動画像データに対してドメイン適応やドメイン適応を拡張した手法を適用し，合成動画像データで効果的な学習ができることを確認した．
ROS準拠ロボットを用いた実験では，車輪型移動ロボットを用いて室内環境情報を収集し，エッジサーバを介してクラウド上での解析処理を可能にするオンラインIoTシステムを構築した．また，通信環境を変化させた場合のセンサ・エッジ・クラウド間のROSおよびIoT通信の性能特性を明らかにした．さらに，5G SA (Standalone)環境での評価，IoT通信データの圧縮処理による性能向上を試みた．
本研究の成果は，査読付き国際会議IVSP 2022，IEEE COMPSAC WS 2023で発表した他，国内査読付き会議および研究会等で19件の発表を行った．
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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