ELITE：出自管理と深層学習に基づく専門知識獲得基盤の開発とその視覚計算応用

2021 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 21H04916
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 62:Applied informatics and related fields
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 藤代 一成 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00181347)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 茅 暁陽 山梨大学, その他部局等, 理事 (20283195) ; 竹島 由里子 東京工科大学, メディア学部, 教授 (20313398) ; 植村 誠 広島大学, 宇宙科学センター, 准教授 (50403514) ; 安達 登 山梨大学, 大学院総合研究部, 教授 (60282125)
• Project Period (FY): 2021-04-05 – 2026-03-31

Summary of the Research Project

多くの理工学問題のデータを、その出自データとあわせて、マルチスカラ平面格子データとして記述するとともに、出自データの深層学習により専門知識を抽出し、類似ケースへの再適用を可能にするデータ処理基盤を構築する。また、CG、AR、光赤外天文学、計算法科学における応用課題に適用し、手法の有効性を検証する。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

本研究が目指すデータ処理基盤は汎用性が高く、研究における問い・目的・応用の関係も明確であり、実用性についても、応用課題に適用することで検討されている。学術的意義や実用性をいっそう高めるためにも、マルチスカラ平面格子データ構造や出自管理手法について、その制約や適用限界も含めて明らかになることが期待される。