研究代表者

研究概要

工場やネットワークサービス等で生成されるビッグデータは絶え間なく生じるストリームデータです。このようなビッグデータを学習し、異常検知や監視を自動化するには、傾向の変化をすぐさま学習結果に反映できなければなりませんが、ビッグデータの学習は時間のかかる処理です。本研究では、全データを学習に使いつつも、直近のデータを学習結果に反映可能なAI基盤を構築し、工場等を対象とした実験を通して有効性を実証します。