| 研究課題/領域番号 |
20K03084
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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09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 石川工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
越野 亮 石川工業高等専門学校, 電子情報工学科, 教授 (90369968)
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| 研究分担者 |
長谷川 達人 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (10736862)
三吉 建尊 石川工業高等専門学校, 電子情報工学科, 助教 (10847388)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023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)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | AI/IoT教育 / AI/IoT / 社会課題の解決 / AI/IoT技術者育成 / 教材開発 / 社会実装教育 / 実践的演習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，これまで専門性が非常に高かったAI/IoTを活用して社会実装に取り組むことができる教材を開発し，技術者の育成に貢献することを目的とする．教材の評価と改善を繰り返すことで教材のブラッシュアップを実施していくとともに，実践例をノウハウとして蓄積して展開することで，AI/IoT教育を幅広く実施できるような環境を実現する．最終的には，技術を活用できる多くの技術者の育成に貢献し，Society 5.0の発展に寄与することを目標とする．
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| 研究実績の概要 |
今年度の研究実績としては、査読付き論文2報と、査読付き国際会議論文発表3件、国内学会発表6件、出前授業2件である。査読付き論文は、①「正規化フローと自己注意機構を用いた産業用画像における異常検知」というタイトルで、日本知能情報ファジィ学会の全国大会「ファジィシステムシンポジウム（FSS2023）」で論文を発表し、学会誌である「知能と情報」の「ショートノート特集号」に掲載された。②これまでに実施してきたセンサーベースの行動認識に特化したCNNモデルの構造について調査した論文が、IEEE Sensors Journalに採択された。
次に国際会議論文発表としては、①これまで実施してきたIoT技術を活用してSDGsに関する課題を解決するSGDsハッカソンについて「SDGs hackathon event focused on AI/IoT with M5Stack」というタイトルで、国際会議16th International Symposium on Advances in Technology Education (ISATE 2023)にて発表した。②多層パーセプトロンに着目したディープラーニングモデルによるセンサベースの行動認識の研究を、23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference (APIEMS2023)にて発表した。③オフラインで利用できるローカル版の大規模言語モデル（LLM）と検索拡張生成（RAG）を活用した教育支援システムを開発し、国際会議 2024 the 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA)にて、論文を発表した。
学内学会発表としては、前年度に実施したロボットプログラミング教育の取り組みを、日本知能情報ファジィ学会・北信越支部シンポジウムにて発表した。他にも学生たちと取り組んだ卒業研究について学生研究発表会などで論文発表を行なった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
これまでの研究成果を査読付き論文や査読付き国際会議論文として発表することができたことがため。
企業の課題として取り組んでいた「産業用画像における異常検知」をテーマにおいて、正規化フローと自己注意機構を用いることで性能向上を実現することができ、国内シンポジウムでの口頭発表と、その特集号の査読付き論文に採択されたことは大きな進展である。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、学会や論文などで成果を発表する予定である。
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