| 研究課題/領域番号 |
19H04089
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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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, 教授 (70345411)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2019年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
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| キーワード | 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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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、応答時間、認識精度、電力効率、コスト、信頼性を考慮した高効率なリアルタイム機械学習処理基盤の構築手法を開発する。
エッジから広域無線ネットワーク、広域ネットワーク、クラウドを跨って横断的に形成する基盤の高効率化を目指し、実環境で利用コストを大幅に削減できることを実証する。
本研究により、CPS基盤全般における設計指針を得て、次世代サービスアプリケーションの創出とその高度な最適化を可能にする。
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| 研究成果の概要 |
多様なセンサデータをリアルタイムに学習，推論し，各種サービスや制御システムで活用させるサイバーフィジカルシステム(CPS)の重要性が増している．特に，動画像からは多くの情報が得られるため，その解析需要が高まっているが，計算量とデータ量が膨大でエッジとクラウドの計算資源を組み合わた処理が必要となる．
本研究では、動画像解析を伴う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,エッジ・クラウド動画像分散機械学習基盤の構築，ターゲットアプリケーションとなる室内動画像解析手法の開発，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を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
センサ，エッジ，クラウドに分散した機械学習および推論処理を可能にする計算基盤は，Society 5.0で必要とされるサイバーフィジカルシステム(CPS)の構築技術として必須のものである．本研究で構築したエッジ・クラウド動画像分散機械学習基盤により得られた知見は，効率のよいCPSの構築に貢献することが期待できる．また，合成データを用いた動画像解析技術は，動画像を扱う多くのアプリケーションや動画像を対象とした生成AIへ適用可能である．
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