数理モデルと機械学習の統合的手法による次世代無線システムの高信頼実時間制御

2020 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 20H00592
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: National Institute of Informatics
• Principal Investigator: 計 宇生 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (80225333)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 金子 めぐみ 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (10595739) ; 村瀬 勉 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (10530941) ; 吉永 努 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (60210738) ; 策力 木格 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90596230) ; 江 易翰 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 助教 (10824196)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

6G技術も見据えた次世代無線システムにおけるにおける大容量、高密度な無線接続要求等に関する広範な課題に対し、data driven の数理モデルと機械学習の統合的な手法により解決を目指している。
AI技術の次世代通信技術革新への活用としての研究成果が期待される。data driven による数理モデル化を利用し、社会全体の様々な分散処理システムのシームレスな連携の一つの姿が示されることは、学術的にも実用的にも意義が大きい。