センサデータに基づく大規模基盤モデル・生成AIの開発

• 研究課題/領域番号: 24K15107
• 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: 九州工業大学
• 研究代表者: 大北 剛 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (20615520)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
• キーワード: 生成AI / センサ信号のデータ / LLM / 大規模基盤モデル

研究開始時の研究の概要

GPT-4やChatGPTなどは言語/画像データに基づく基盤モデルに限定される. 本提案はこれに続く基盤モデルとして,センサ信号のデータに基づく基盤モデルの構築, さらにこのセンサの基盤モデルを備えたマルチモダル基盤モデルの構築を提案する. この構築にはセンサ信号独自の困難さの克服を必要とする. センサ融合によるデータ結合技術, マルチモダル間の時系列データ技術などである. 完成すれば, 行動認識に対してラベルなしデータにより大幅な性能向上, 類似する後続タスク(リチウム蓄電池の残存容量予測, 屋内位置同定, メンタルステータス認識)での性能向上を期待し, 新たな種類のタスクも考案予定である.