研究課題/領域番号 |
22H03610
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
小野 峻佑 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60752269)
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研究分担者 |
田中 雄一 大阪大学, 大学院工学研究科, 教授 (10547029)
野々村 拓 東北大学, 工学研究科, 准教授 (60547967)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2023年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2022年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
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キーワード | 計測データ解析 / 分散最適化 |
研究開始時の研究の概要 |
実世界の様々なデバイスによって計測されるノイズ・劣化にまみれた不完全なセンシングデータからAI技術を活用した知識発見を行うためには,その前段でデータ・リザレクション―センシングデータからノイズや劣化を取り除き計測対象の情報全体を「蘇生」するプロセス―が必要となる.本研究の目的は,様々な事前知識やセンシングモデルから問題に対して適切なものを自由に組み合わせられる「柔軟性」と高次元センシングデータを現実的な計算時間で処理できる「効率性」を高度なレベルで兼ね備えた分散データ・リザレクションフレームワークを構築し,実問題へ応用することである.
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