| 研究課題/領域番号 |
16H01707
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
数理情報学
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
藤澤 克樹 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40303854)
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| 研究分担者 |
佐藤 憲一郎 関東学院大学, 工学総合研究所, 研究員 (30713531)
瀧澤 重志 大阪市立大学, 大学院生活科学研究科, 教授 (40304133)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 数理最適化 / グラフ解析 / 高性能計算 / サイバーフィジカルシステム / 機械学習 / 深層学習 / Society 5.0 / モビリティ |
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| 研究成果の概要 |
近年、超スマート社会を実現するための様々な取り組みが推進されている。本研究では、多くの民間企業などと共同で、サイバーフィジカルシステム(CPS)を対象として大量のセンサーデータやオープンデータなどを用いて、サイバー空間での最適化やシミュレーションを行うCPS モビリティ最適化エンジン(CPS-MOE)の開発を行い、新しい産業の創出、コストや廃棄物の削減、交通機関の最適制御スケジュールの算出に寄与するサービスの集合体を構築した。CPS-MOEの実現のために特に情報、ヒト・モノや交通などのモビリティを表現、予測、最適化及び制御するための数理・情報の新技術の提案・開発を推進することができた。
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| 自由記述の分野 |
数理最適化
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
サイバーフィジカルシステム(CPS)上でのヒト・モノ・情報の移動データから変化の兆候、渋滞や輻輳の原因の探知と移動最適化、特にモビリティ（移動）に関する数理モデル開発(ヒト・モノの存在に関する確率分布の作成と時間拡大グラフへのマッピング)も同時に行い、動線解析・最適化システムの構築を推進することができた。また学術的成果としてICML(機械学習)とSC(高性能計算)のトップ国際会議等に論文が採択されている。CPS関連の技術は新規ビジネスアプリケーションの開拓を通じてSDGs の特に 9 (産業・技術革新・社会基盤) 及び 11(持続可能なまちづくり)の推進に大きく寄与することが期待できる。
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