| 研究課題/領域番号 |
21K11845
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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60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
小南 大智 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 助教 (00709678)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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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 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 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)
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| キーワード | ベイズ推論 / 意思決定 / 無線ネットワーク / 集団的意思決定 / Internet of Things / ベイズ推定 / 集団意思決定 / マルチモーダル処理 / 階層型アーキテクチャ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
今後ますますクリティカルな社会基盤となる、Internet of Things における高度な意思決定を可能とする意思決定技術を確立する。そのために、大規模なネットワークシステムを対象に、多種多様な観測情報を統合してリアルタイムに分析を行うことが必要となる。本研究課題では最新の脳科学の知見を用いることでこの問題を解決することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
近年では人の脳が行っている効率的な情報処理を説明する数理モデルが提案されている。脳がベイズ計算によってトップダウン型の意思決定を行う処理を模したベイジアンアトラクターモデルもその一つであり、本研究課題では、複数の端末がベイジアンアトラクターモデルに従い意思決定を行う際に、端末からの意思決定に関する情報を集約し、その統合を行う手法を提案した。この意思決定モデルでは複数の選択肢のうちいずれが最も確信できるのかを表現する事後確率密度を、観測値の信頼性に基づき統合するものであり、観測値のノイズに対して適応的な判断が行えることを確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
無線通信技術の発展やIoTの普及により、情報観測を行う機能を備えた多数の機器がネットワークを介して相互に接続するようになっている。機器からの観測情報を活用する際には、観測情報に基づき適切な意思決定を行うことが重要となる。本研究課題では、観測情報の種類ごとに信頼性を計算し、信頼できる観測情報を重視して統合する意思決定手法を提案した。これにより、一部の観測値の誤りに耐性を備えた意思決定手法を構築した。
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