| 研究課題/領域番号 |
20K11994
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
|
|---|
| 研究機関 | 鹿児島大学 |
|---|
研究代表者 |
重井 徳貴 鹿児島大学, 理工学域工学系, 教授 (90294363)
|
|---|
| 研究分担者 |
宮島 洋文 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (60781995)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 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: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
|
|---|
| キーワード | 機械学習 / エッジコンピューティング / ディープラーニング / 画像認識 / セキュリティ / IoT / モバイルロボット / 並列分散処理 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
利用者の近くで処理を行うエッジコンピューティングにおいて、ディープラーニングなどの機械学習を低コスト、高精度、高速、容易かつセキュアに実現する手法の開発、及びこれらの手法を用いたスマートオフィスのためのアプリケーション開発を目的とする。精度と処理速度のトレードオフの改善、効果的な並列分散処理方式、学習用データの自動収集技術、及びセキュアな機械学習の手法を開発する。これらの技術を用い、勤怠・入退室管理、不審者の検出、照明の自動制御などのアプリケーション開発を行う。
|
| 研究成果の概要 |
1)エッジデバイスにおける機械学習の低コスト化・高精度化として，顔特徴と衣服特徴を用いたディープラーニングに基づく個人識別法，個人識別機能を有する人物自動追跡を行うエッジデバイス，サーモグラフィーによる非接触入力インターフェースの開発を行った．2)機械学習の利用の容易化のための自動的な学習データの収集技術として，2-1)畳み込みニューラルネットワークのための学習データのラベルの自動生成法を提案した．2-2)移動型ノードの自律走行を実現した．3)セキュリティを考慮した機械学習として，エッジシステム上におけるセキュアマルチパーティー計算（SMC）による効果的な学習法と実装方法を実現した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
社会的な意義は，費用と労力の両面で低コスト，セキュアに機械学習を活用できる技術を開発したことである．学術的な意義は，エッジデバイスを用いたアプリケーション開発に関しては，学習法，識別手法，制御法など個別の技術の改善だけでなく，複数の技術を組み合わせた手法を考案することで安価なハードウェアで高い性能を実現していることにある．自動的なデータの収集技術に関しては，複数種類のデータを組み合せることで精度が改善したことから，アノテーション作業が不要な手法の実現につながる可能性があると考えられる．SMCに基づく機械学習に関しては，セキュリティの向上と実装面を考慮した成果が得られたことが学術的な意義である．
|
