| 研究課題/領域番号 |
16KT0106
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
山口 弘純 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (80314409)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-07-19 – 2020-03-31
|
| キーワード | 高度交通システム / 車載機 / 路側機 / 機械学習 / 分散処理 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究開発では，路側機と車載機の知能化と疎連携による高度交通システムの強化支援技術を開発する．路側機および車載機が広域空間に面的かつ流動的に分布する状況で，まず路側機ならびに車載機が周辺の時空間的特性（車両の移動特性やチャネル利用率，故障状況など）を観測することで，コンパクトなモデルで観測状況を表現するためのスポット観測および学習技術を開発し，記憶容量や処理能力が限定されたハードウェアでも動作する軽量な観測データ処理技術を実現する．また，車載機の移動性を活用し，各機器のスポット学習結果である学習モデルを車載機が各路側機から集約し，集約したモデルを他の路側機にフィードバックする機構を構築する．これにより，各路側機がシステム全体の状況を自律分散的に把握可能とする技術を開発する．さらに，機器全体がどのような状態に遷移すべきかを自律的な判断で決定することで，全体が準最適状態に移行できる適応的制御方式を開発する．今年度は，本研究開発の実現に不可欠な分散学習機能の機能確立を目指し，深層学習を複数の機器間の通信からなる分散協調システムとして実現する技術を開発した．同時に学習機構を組み込むための分散イベント処理プラットフォームも構築している．高度交通システムに関連する要素技術も開発し，それらの成果を国際論文誌やIEEEの国際会議DCOSS等で発表し，IEEEの国際会議SMARTCOMPでも発表予定である．またシンポジウム招待講演，招待論文執筆を行うなど積極的な成果展開を目指している．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究開発の実現に不可欠な分散学習機能の機能確立を目指し，深層学習を複数の機器間の通信からなる分散協調システムとして実現する技術を開発した．同時に学習機構を組み込むための分散イベント処理プラットフォームも構築している．これらの成果の対外発表（国際論文誌やIEEEの国際会議，招待論文および招待講演）も実施しており，おおむね順調と考える．
|
| 今後の研究の推進方策 |
記憶容量や処理能力が限定されたハードウェアでも動作する軽量な観測データ処理技術を実現することが重要であるため，処理負荷を定量的に観測し，評価していくことが重要である．各機器のスポット学習結果である学習モデルを車載機が各路側機から集約するモデル構築について検討していきたい．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
これまでは自身が主体となって開発を実施しており人件費が抑制されているものの，今後システム開発比率が増加することも予想される．謝金などを効率よく利用し，研究開発を加速させる．また大規模シミュレーションに向けたシミュレータ購入を検討していく．
|
