| 研究課題/領域番号 |
16K00177
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
高性能計算
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
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, 准教授 (70345411)
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| 研究分担者 |
高野 了成 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, 研究グループ長 (10509516)
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, 研究主幹 (80357631)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | クラウドコンピューティング / 分散処理 / ディープラーニング / 機械学習 / 資源管理 / 機械学習処理基盤 / センサ |
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| 研究成果の概要 |
多種センサを配備し、それらのセンサ情報をクラウドに集約して解析することが可能になってきた。一方、カメラの動画像はデータ量が膨大なためクラウドへの集約は難しく、その解析処理に必要な計算量も多いため、リアルタイムに高精度な解析を行うのは非常に困難である。よって、大量のセンサデータに対し、センサ群およびクラウドの計算資源を有効活用して高精度な解析を即時に行う分散リアルタイム機械学習処理基盤技術を開発する。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した分散リアルタイム機械学習処理基盤技術により、大量の動画像データと他のセンサデータを利用した高精度なリアルタイム解析が可能になり、様々なサービスアプリケーションの創出に寄与することができる。
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