| 研究課題/領域番号 |
16KT0106
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
人工物システムの強化
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
山口 弘純 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (80314409)
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| 研究期間 (年度) |
2016-07-19 – 2020-03-31
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| キーワード | 分散協調システム / 機械学習 / 高度交通システム |
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| 研究成果の概要 |
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に向けて，車両の移動特性などの情報を観測し，その学習結果を機器間で交換してシステム全体の状況を推定する分散協調学習技術を開発した．具体的には，複数の機器が深層ニューラルネットワークの機能を分担し，連携動作する方法論を開発するとともに，疎連携的に負荷分散や協調プロセシングを行う機構を有する分散イベント処理プラットフォームの設計開発を実施した．それらを評価するための車両モビリティ再現プラットフォームの設計開発もあわせて実施している．小型モジュールに試験実装し，軽量分散学習モデルとしての実現可能性を示した．
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| 自由記述の分野 |
モバイルコンピューティング
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
分散協調学習技術はその独創性が注目され，国際WSで2件の基調講演および国内外で2件の招待講演を実施した．国内では情報処理学会の本分野の最大規模のシンポジウムで最優秀論文賞を受賞した．複合イベント処理を完全分散で実現するシステムに関しては分散システムの歴史あるIEEEの国際会議DCOSSや国際論文誌IEEE Access等で発表した．電子情報通信学会論文誌の招待論文でもコンセプトを発信している．車両モビリティ関連技術はIEEE の国際シンポジウムでBest Paper Awardを受賞し，本分野のIEEEの最難関フラグシップ国際会議PerCom2019での採択・発表を実現している．
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