数理モデルと機械学習の統合的手法による次世代無線システムの高信頼実時間制御

2020 年度 審査結果の所見

• 研究課題/領域番号: 20H00592
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
• 研究機関: 国立情報学研究所
• 研究代表者: 計 宇生 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (80225333)
• 研究分担者: 金子 めぐみ 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 准教授 (10595739) ; 村瀬 勉 名古屋大学, 情報基盤センター, 教授 (10530941) ; 吉永 努 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (60210738) ; 策力 木格 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90596230) ; 江 易翰 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 助教 (10824196)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31

審査結果の所見の概要

6G技術も見据えた次世代無線システムにおけるにおける大容量、高密度な無線接続要求等に関する広範な課題に対し、data driven の数理モデルと機械学習の統合的な手法により解決を目指している。
AI技術の次世代通信技術革新への活用としての研究成果が期待される。data driven による数理モデル化を利用し、社会全体の様々な分散処理システムのシームレスな連携の一つの姿が示されることは、学術的にも実用的にも意義が大きい。