| 研究課題/領域番号 |
25K15215
|
|---|
| 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61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
|
|---|
| 研究機関 | 日本大学 |
|---|
研究代表者 |
小林 伸彰 日本大学, 理工学部, 准教授 (50611422)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2027年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | ブレイン・マシン・インタフェース / AI / エッジデバイス / オンデバイス学習 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
要介護者が居住環境で利用可能なBMIを構築するには、①使用負担の軽減、②超低遅延性、③低消費電力性、④ノイズを極力減らすための計測システム構築、を満たす必要がある。これらをバランスよく解決するためには、脳活動の高い識別精度を達成するDNNモデルの策定ならびにオンデバイス学習導入によるDNNモデルの更新容易性の確保、居住環境ノイズ下での使用に耐え、かつ、長時間使用によるユーザの使用負担を軽減する、遅延量を最小化する、消費電力を低減し使用時間を長くする、といった要件を同時に満たす必要がある。これまでにない低ユーザ負担・低遅延性・低消費電力性を兼ね備える処理速度/電力の高効率BMIを開発する。
|
