[人工知能]加速フェーズ2019年度研究開始課題

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飯山 将晃

FishTechによるサステイナブル漁業モデルの創出

研究代表者
主たる共同研究者
田中 裕介
栗田 豊
小山田 耕二
ビジョン *

海との共生に向け、漁船IoTと水産・海洋学の知見を情報学で繋げた新たな技術~FishTech~により広大な海を理解し、そこから経済性と資源保護を両立させたサステイナブルな漁業を実現する。

研究概要

水産海洋ドメイン知識・水産海洋センシング・AI技術からなる海洋水産AI技術(FishTech)を確立し、経済性と資源保護を両立させたサステイナブル漁業モデルを創出することを目標とする。漁業活動の過程で得られるセンサデータを、魚の生態や海洋物理に関するドメイン知識をパターン認識とデータ同化技術に取り入れた新たな技術によって分析・処理し、操業支援情報や中期漁業経営方策を創成する。

落合 陽一

計算機によって多様性を実現する社会に向けた超AI基盤に基づく空間視聴触覚技術の社会実装

研究代表者
主たる共同研究者
菅野 裕介
遠藤 謙
本多 達也
ビジョン *

技術によって、元来の能力を拡張し失われた能力を補完する共創環境を構築し、そのプロセスおよび組織体を社会実装し、支える人支えられる人および共に歩む人が育む文化的ムーブメントを持続発展させることに努める。

研究概要

空間光線再生・空間音響・空間触覚技術及び装用視聴覚補助技術の拡張及び探求を行う。指向性スピーカーの開発や空間認識のためのカメラデバイス及びデジタルファブリケーション技術との融合を行う。またこの技術を用い、力・変形などの力学特性、光・音の反射および透過などの光学・音響特性を制御するメタマテリアル技術の開発、ユーザーインターフェースの形を多様で適応的に設計可能にする計算手法、設計システム開発も行う。

加藤 真平

完全自動運転における危険と異常の予測

研究代表者
主たる共同研究者
武田 一哉
河野 健二
ビジョン *

走れば走るほど賢くなる完全自動運転システムの創発により、世界中の人々がいつでもどこでも価値ある時間と空間を最大限に享受できる社会を実現する。

研究概要

本研究では「走れば走るほど賢くなる自動運転システム」の構築を目指します。ここでいう「賢い」とは、コンピュータによる自律的な認知・判断・操作を行うにとどまらず、周囲の危険と自車の異常を予測できる能力を含みます。危険予測と異常予測の能力を備えることが完全自動運転の安全性と利便性を両立させる最重要課題であり、実用化の鍵を握ります。本研究の目標は、そのための知能化プラットフォームを創出することです。

佐藤 真一

精神医学×メディア解析技術による心の病の定量化・早期発見と社会サービスの創出

研究代表者
主たる共同研究者
岸本 泰士郎
相澤 清晴
山崎 俊彦
狩野 芳伸
ビジョン *

心の状態を可視化・定量化する技術、すなわち種々の精神疾患の未病から疾患に至るスペクトラムをきめ細かく多面的に計測できる技術を実現する。心の健康に対する意識を高めると同時に、違いを認め多様性が尊重される社会を作る。

研究概要

うつ病、統合失調症、認知症などの精神疾患の診断や治療は「言葉」を通じて行われます。正しい診断や治療のためには患者さんの言葉を丁寧に理解し症状の特徴を取り出す必要がありますが、客観的に評価したり数値化したりすることが困難でした。本研究では、自然言語処理およびメディア解析技術を利用して、精神疾患の症状を数値化することで疾患への理解を深め、予防や早期発見などの技術開発につなげることを目指します。

篠田 浩一

社会インフラ映像処理のための高速・省資源深層学習アルゴリズム基盤

研究代表者
主たる共同研究者
松岡 聡
大西 正輝
横田 理央
村田 剛志
中原 啓貴
鈴木 大慈
ビジョン *

現在より10万倍速い超高速な深層学習を実現し、AIの研究開発にパラダイムシフトをもたらす。特に大量の高精細映像の実時間解析を実現し、安心・安全な社会作りに貢献する。

研究概要

ドライブレコーダーや監視カメラの大量の高精細映像から実時間で物体の検出や異常の検知を行うための、高性能かつ省コストな深層学習アルゴリズム基盤を構築します。この目的のために、機械学習分野と高性能計算分野の研究者が綿密に連携し、システムからアプリケーションまでの多くの要素技術を垂直統合して開発するCo-Designフレームワークのもと、全体の最適化を行います。

花岡 悟一郎

プライバシー保護データ解析技術の社会実装

研究代表者
主たる共同研究者
盛合 志帆
浅井 潔
小澤 誠一
菅原 貴弘
ビジョン *

個人情報や企業の機密情報等のあらゆる機微情報を、安全性を保ったまま任意のデータ処理に適用可能とするプライバシー保護データ解析技術を2028年までに完成させる。これにより、すべての機密データの総合的な活用がなされ、様々な高度情報サービスが実現した社会を創出する。

研究概要

IoT等により収集される膨大なデータに対して最先端人工知能技術を適用することが広く検討されているが、情報漏えいのリスクが深刻な障害となっている。本研究では、本CRESTスモールフェーズにおいて開発を行ったプライバシー保護データ解析技術をもとに、高速・高安全な汎用秘匿化依頼計算エンジンおよびプライバシー保護機械学習エンジンを完成させ、これを本研究に参加する企業に技術移転することで、事業展開を図る。


*ビジョン:研究実施にあたり、各研究チームが実現したい社会や解決したい問題などを表現したものです。

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