| 研究課題/領域番号 |
18K11477
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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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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 工学院大学 |
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研究代表者 |
橘 完太 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (20402539)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | 機械学習 / 超複素数 / 動作認識 / 活動認識 / 時系列空間情報 / ロボットヨット / 自動操縦 / 運動学習 / クリフォード代数 / 実機制御 / 無人帆走 / ASV / ASSV / 計算知能 / 強化学習 / 合議アルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、人間の活動認識、風の予測、音楽の感情類似性、Clifford代数の新規応用に関して新たな発見と理解をもたらした。高精度の活動認識手法の開発、風力エネルギーと無人帆走分野での効率性向上の可能性、感情理解の機械学習モデルへの新しい視点、人間の行動認識の改善と相互作用への貢献、Clifford代数の新たな応用、介護現場の作業負担軽減と安全性向上への貢献、自律的な帆走ロボットの動作性能と障害物回避能力の向上への貢献が示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
私たちの研究では、人間の活動認識、風予測、音楽の感情類似性、Clifford代数の新規応用に関して重要な成果を得ました。これにより、高精度な活動認識手法の開発、風力エネルギーや無人帆走分野の効率向上、感情理解のための機械学習モデルの進化、人間と機械の相互作用の改善、Clifford代数の新たな応用、介護現場の作業負担軽減と安全性向上、自律的な帆走ロボットの動作性能向上などの社会的な恩恵が期待されます。これらの成果は、私たちの生活や産業において新たな進歩と解決策をもたらし、社会全体の発展に寄与することが期待されます。
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