デッドライン駆動ＡＩアクセラレータによるハードリアルタイム認識技術の開発

• 研究課題/領域番号: 23K28167
• 補助金の研究課題番号: 23H03477 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61050:知能ロボティクス関連
• 研究機関: 会津大学
• 研究代表者: 富岡 洋一 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (10574072)
• 研究分担者: 愼 重弼 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (40315677) ; 奥山 祐市 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (90404897)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円); 2026年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2025年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2024年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円); 2023年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
• キーワード: ディープニューラルネットワーク / ハードデッドライン / AIアクセラレータ / 行動解析 / 転倒検知

研究開始時の研究の概要

本研究では、画像認識AIの信頼性向上を目指し、与えられたデッドラインに応じて推論処理を短縮することで、デッドラインまでに認識タスクを完了できるニューラルネットワークモデルとそのアクセラレータを開発することを目指している。提案技術の応用として、見守り・介護ロボットに適用できる周辺物体とその状態の解析技術、転倒検出や転倒要因解析手法などの開発にも連携して取り組み、高精度認識をデッドラインミスなく実現できることを示す。