| 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 / 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，路側機ならびに車載機が周辺車両の移動特性や車両台数など，周辺の交通状況を観測し，それらを統合することで，記憶容量や処理能力が限定されたハードウェアでも交通情報を含む環境情報の収集や解析が可能なモデルを構築する．動作ハードウェア等の制約を考慮し，コンパクトなモデルで観測状況を判断・活用するための学習技術を開発することを目標としている．また車載機の移動性を活用し，車載機で構築した学習モデルを路側機が集約・共有する機構を構築し，堅牢な高度交通システムの実現を目指している．今年度は，車載機群と路側機群の集合体のような完全に動的な複数エンティティの集合体上で，学習プロセスやイベント処理プロセスを矛盾なく実行するプラットフォームの実現に注力した．具体的には，畳み込みニューラルネットワークの部分部分を複数のエンティティ間に分散し，それらの間の通信により完全分散で実現するシステムを実現し，IEEEの国際会議SMARTCOMP（International Conference on Smart Computing 2018）で発表した．また学習モジュールなど連携システムとして実現すべき複合イベント処理を完全分散で実現するシステムを開発し，IEEEの国際論文誌Accessで発表している．上記の分散処理コンセプトをまとめた知的分散環境の実現技術として，論文誌の招待論文を執筆するとともに，国際会議における基調講演・招待講演等を実施し成果広報に努めている．また，提案技術の評価のためのシミュレーション用モビリティ生成技術およびデータ転送技術を新たに考案し，前者はIEEEのパーベイシブ計算に関するフラグシップ国際会議PerCom2019，後者はIEEEのモバイルとワイヤレスの著名会議WiMob2018で発表している．
|
| 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，深層学習や学習プロセス・イベント処理プロセスを複数の機器間の通信からなる分散システムとして実現する技術をおおよそ確立できた．IEEEの著名国際論文誌・国際会議での論文発表，国際ワークショップでの基調講演や招待講演，国内和論文誌での招待論文の発表を行うなど，成果創出も順調と考える．
|
| 今後の研究の推進方策 |
計画通りに実施するが，各機器の学習結果を車載機から各路側機に集約するモデルについては引き続き注力して検討していく予定である．
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
最終年度で実モビリティを生成し評価するための大規模シミュレーション環境構築を行う予定である．また，開発委託などを活用し，実装負荷を軽減して学術成果を効率よく創出できるような工夫を行う．
|
