研究Discovery Saga

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】計算基盤：Noise Convolution ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【情報学】計算基盤：雑音畳み込み／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【情報学】計算基盤：RNS ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】計算基盤：デジタル信号／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】計算基盤：Mobility Prediction ／ディープラーニングを含む研究件

❏An Online Adaptive Boosting Ensemble Approach to Human Mobility Prediction at a Metropolitan Scale(20K19782)

【研究代表者】FAN ZIPEI 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任講師 (70835397)

【キーワード】Mobility Prediction / Ensemble Model / Human Mobility Modeling / Ubiquitous Computing / Urban Computing (他7件)

【概要】I finished the development of the online adaptive ensemble mobility prediction model in the proposal. For the irregularity simulation part, I have submitted three journal papers to the top transportat...

【情報学】計算基盤：Ensemble Model ／ディープラーニングを含む研究件

❏An Online Adaptive Boosting Ensemble Approach to Human Mobility Prediction at a Metropolitan Scale(20K19782)

【研究代表者】FAN ZIPEI 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任講師 (70835397)

【キーワード】Mobility Prediction / Ensemble Model / Human Mobility Modeling / Ubiquitous Computing / Urban Computing (他7件)

【概要】I finished the development of the online adaptive ensemble mobility prediction model in the proposal. For the irregularity simulation part, I have submitted three journal papers to the top transportat...

【情報学】計算基盤：Human Mobility Modeling ／ディープラーニングを含む研究件

❏An Online Adaptive Boosting Ensemble Approach to Human Mobility Prediction at a Metropolitan Scale(20K19782)

【研究代表者】FAN ZIPEI 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任講師 (70835397)

【キーワード】Mobility Prediction / Ensemble Model / Human Mobility Modeling / Ubiquitous Computing / Urban Computing (他7件)

【概要】I finished the development of the online adaptive ensemble mobility prediction model in the proposal. For the irregularity simulation part, I have submitted three journal papers to the top transportat...

【情報学】計算基盤：Message-Passing アルゴリズム／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：干渉キャンセル／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：干渉抑圧／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：干渉抑圧技術／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：移動通信／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：へトロジーニアス・ネットワーク／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：変分法的ベイズ推定／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：送信ビームフォーミング制御／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：送信制御／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：送信電力制御／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：dropout ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【情報学】計算基盤：次世代移動通信／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】計算基盤：画像圧縮／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【情報学】人間情報学：運動知覚／ディープラーニングを含む研究件

【情報学】人間情報学：高速画像検索／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：高速画像認識／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：高速特徴記述／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：高速特徴点検出／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：ビジュアルビッグデータ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：スパースグラフ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：圧縮可能性／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：少サンプル学習／ディープラーニングを含む研究件

❏畳み込み層の識別的初期化に基づく少サンプル深層学習法の構築(26730085)

【研究期間】2014-04-01 - 2016-03-31

【研究代表者】中山英樹東京大学, 情報理工学(系)研究科, 講師 (00643305)

【キーワード】深層学習 / ディープラーニング / 画像認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 表現学習 (他7件)

【概要】本研究では、少数の教師付学習サンプルから高速かつ安定な学習を可能とする新しい深層学習の枠組を提案した。まず、フィッシャー重みマップ法による識別的な解析解により畳み込み層を算出し、これを順次積み上げることで多層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をボトムアップに構築する。さらに、これを初期状態として誤差逆伝播法による学習を進めることで、より優れた局所解に高速に到達させることを狙う。提案手法は、M...

【情報学】人間情報学：聴覚による学習／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】音声合成 / 話者適応 / ディープラーニング / Otopedia / オトペディア (他6件)

【概要】聴覚を利用した学習ツールのため、音声合成において話者を変換する話者適応技術の研究を進め、これまで利用した隠れマルコフモデルでなく、ディープラーニングを用いた場合でも少量の声のサンプルから声のデジタルクローンが可能であることを実験的に示した。また、音声合成における話者適応技術を利用したオーディオブックリーダiOSアプリも試作し、ePubフォーマットの電子書籍を所望の話者により読み上げることを実演した...

【情報学】人間情報学：オトペディア／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】音声合成 / 話者適応 / ディープラーニング / Otopedia / オトペディア (他6件)

【概要】聴覚を利用した学習ツールのため、音声合成において話者を変換する話者適応技術の研究を進め、これまで利用した隠れマルコフモデルでなく、ディープラーニングを用いた場合でも少量の声のサンプルから声のデジタルクローンが可能であることを実験的に示した。また、音声合成における話者適応技術を利用したオーディオブックリーダiOSアプリも試作し、ePubフォーマットの電子書籍を所望の話者により読み上げることを実演した...

【情報学】人間情報学：基底関数分解／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：定数時間フィルタ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：ハッシュ関数／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：ヒューマンモビリティ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：継続学習／ディープラーニングを含む研究件

❏Life-Long Deep Learning using Bayesian Principles(20H04247)

【研究代表者】Khan Emtiyaz 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (30858022)

【キーワード】Deep Learning / Continual Learning / Bayesian principles / lifelong learning / deep learning (他7件)

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【情報学】人間情報学：スマートシティ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：Bayesian principles ／ディープラーニングを含む研究件

❏Life-Long Deep Learning using Bayesian Principles(20H04247)

【研究代表者】Khan Emtiyaz 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (30858022)

【キーワード】Deep Learning / Continual Learning / Bayesian principles / lifelong learning / deep learning (他7件)

【情報学】人間情報学：話者適応／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】音声合成 / 話者適応 / ディープラーニング / Otopedia / オトペディア (他6件)

【概要】聴覚を利用した学習ツールのため、音声合成において話者を変換する話者適応技術の研究を進め、これまで利用した隠れマルコフモデルでなく、ディープラーニングを用いた場合でも少量の声のサンプルから声のデジタルクローンが可能であることを実験的に示した。また、音声合成における話者適応技術を利用したオーディオブックリーダiOSアプリも試作し、ePubフォーマットの電子書籍を所望の話者により読み上げることを実演した...

【情報学】人間情報学：crowd density ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：crowd flow ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：Crowd Prediction ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：ベンチマーク／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：データ駆動型AI ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：誤差逆伝搬法／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】人間情報学：society 5.0 ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：時空間データ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：Traffic Prediction ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：音響モデル／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【情報学】人間情報学：人流予測／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：Graph Neural Networks ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：音声合成／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】音声合成 / 話者適応 / ディープラーニング / Otopedia / オトペディア (他6件)

【概要】聴覚を利用した学習ツールのため、音声合成において話者を変換する話者適応技術の研究を進め、これまで利用した隠れマルコフモデルでなく、ディープラーニングを用いた場合でも少量の声のサンプルから声のデジタルクローンが可能であることを実験的に示した。また、音声合成における話者適応技術を利用したオーディオブックリーダiOSアプリも試作し、ePubフォーマットの電子書籍を所望の話者により読み上げることを実演した...

【情報学】人間情報学：Urban Computing ／ディープラーニングを含む研究件

❏An Online Adaptive Boosting Ensemble Approach to Human Mobility Prediction at a Metropolitan Scale(20K19782)

【研究代表者】FAN ZIPEI 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任講師 (70835397)

【キーワード】Mobility Prediction / Ensemble Model / Human Mobility Modeling / Ubiquitous Computing / Urban Computing (他7件)

【概要】I finished the development of the online adaptive ensemble mobility prediction model in the proposal. For the irregularity simulation part, I have submitted three journal papers to the top transportat...

【情報学】人間情報学：Urban Mobility ／ディープラーニングを含む研究件

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【情報学】人間情報学：教師無し学習／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】人間情報学：色／ディープラーニングを含む研究件

【情報学】人間情報学：香り／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】観光科学 / 観光地魅力度 / Web情報 / 観光統計 / 最適観光経路分析 (他21件)

【概要】我々は、日々の宿泊施設プラン毎の空室数を用いて、個々の宿泊施設、及び、規模、地域など属性別宿泊施設の日次稼働率、市場規模を推定できる方法を開発した。さらに、宿泊プランや観光地毎の人気ファクターの推定を行うために自然言語処理を用いた方法を開発し、実証分析により有意義な知見が得られた。個人観光者を満足させるために、適切な観光ルートを設計することが必要不可欠であり、観光地の様々な状況を考慮する必要があ...

【情報学】人間情報学：画像検索／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】人間情報学：特異統計学／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】人間情報学：フラクタル幾何／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：ダイナミクスと内部表現／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】人間情報学：Pre-training ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：情報統計力学と特異統計学／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】人間情報学：CNN ／ディープラーニングを含む研究件

【概要】橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種である Convolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，当初目標であった既存点検データラベル付，ドローン計測，分岐型CNN構築，SfM，Image Captioning，専門知モデル，それらの取り組みをはじ...

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】人間情報学：データ駆動／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】人間情報学：データ駆動科学／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】人間情報学：データ駆動的アプローチ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】人間情報学：深層ネット／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】人間情報学：Fractal Geometry ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：Transfer Learning ／ディープラーニングを含む研究件

❏An Online Adaptive Boosting Ensemble Approach to Human Mobility Prediction at a Metropolitan Scale(20K19782)

【研究代表者】FAN ZIPEI 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任講師 (70835397)

【キーワード】Mobility Prediction / Ensemble Model / Human Mobility Modeling / Ubiquitous Computing / Urban Computing (他7件)

【概要】I finished the development of the online adaptive ensemble mobility prediction model in the proposal. For the irregularity simulation part, I have submitted three journal papers to the top transportat...

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：パーリンノイズ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：大規模画像データベース／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】人間情報学：統計神経力学／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】人間情報学：画像カテゴリ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】情報学フロンティア：EMアルゴリズム／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】情報学フロンティア：強化学習／ディープラーニングを含む研究件

❏Life-Long Deep Learning using Bayesian Principles(20H04247)

【研究代表者】Khan Emtiyaz 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (30858022)

【キーワード】Deep Learning / Continual Learning / Bayesian principles / lifelong learning / deep learning (他7件)

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】情報学フロンティア：計算機システム／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】情報学フロンティア：組込みシステム／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【情報学】情報学フロンティア：FPGA ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】情報学フロンティア：動力学系解析／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：動力学的解析／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：複雑系モデル／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：情報統計力学／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】情報学フロンティア：畳込みニューラルネットワーク／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】情報学フロンティア：神経回路モデル／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【情報学】情報学フロンティア：時系列予測／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【情報学】情報学フロンティア：進化計算／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：ニューロ進化／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：ニューラルネットワーク／ディープラーニングを含む研究件

❏小区分21020:通信工学関連(0)

【研究テーマ】2018

【研究種目】次世代移動通信

【研究期間】へトロジーニアス・ネットワーク

【研究代表者】干渉抑圧技術

【キーワード】機械学習

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【情報学】情報学フロンティア：画像認識／ディープラーニングを含む研究件

❏中区分61:人間情報学およびその関連分野(0)

【研究テーマ】2019

【研究種目】Deep Learning

【研究期間】Pre-training

【研究代表者】Transfer Learning

【キーワード】Fractal Geometry

【概要】本課題の目的は機械学習（Machine Learning, 以降ML）を新機軸とし、木材組織学におけるこれまでにない発見の探索にある。その前半部はスギ横断面で観察できる組織の画像認識法を確立することにあり、本年度はその足がかりをつけた。画像認識におけるMLの具体的な環境は次の通りである：ディープラーニングによる機械学習、画像の識別・学習方法に畳み込みニューラルネットワーク、事前学習あり、前処理段階...

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】情報学フロンティア：実験経済学／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【情報学】情報学フロンティア：ユビキタスコンピューティング／ディープラーニングを含む研究件

❏An Online Adaptive Boosting Ensemble Approach to Human Mobility Prediction at a Metropolitan Scale(20K19782)

【研究代表者】FAN ZIPEI 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任講師 (70835397)

【キーワード】Mobility Prediction / Ensemble Model / Human Mobility Modeling / Ubiquitous Computing / Urban Computing (他7件)

【概要】I finished the development of the online adaptive ensemble mobility prediction model in the proposal. For the irregularity simulation part, I have submitted three journal papers to the top transportat...

【情報学】情報学フロンティア：表現学習／ディープラーニングを含む研究件

❏畳み込み層の識別的初期化に基づく少サンプル深層学習法の構築(26730085)

【研究期間】2014-04-01 - 2016-03-31

【研究代表者】中山英樹東京大学, 情報理工学(系)研究科, 講師 (00643305)

【キーワード】深層学習 / ディープラーニング / 画像認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 表現学習 (他7件)

【概要】本研究では、少数の教師付学習サンプルから高速かつ安定な学習を可能とする新しい深層学習の枠組を提案した。まず、フィッシャー重みマップ法による識別的な解析解により畳み込み層を算出し、これを順次積み上げることで多層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をボトムアップに構築する。さらに、これを初期状態として誤差逆伝播法による学習を進めることで、より優れた局所解に高速に到達させることを狙う。提案手法は、M...

【情報学】情報学フロンティア：画像データベース／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】片岡裕雄国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (70784883)

【キーワード】Deep Learning / Pre-training / Transfer Learning / Fractal Geometry / 画像認識 (他12件)

【概要】自然法則を参考にした数式から画像パターンや教師ラベルを自動生成し画像データセットを構築可能な枠組み「数式ドリブン教師あり学習」を提案した。理論的には事前学習フェーズにおいて実画像の代替となる教師ラベル付きの大規模画像データセットを無限に生成することができる。同枠組みは実画像に対して自動で教師ラベルを付与する自己教師あり学習と類似の枠組みであるが、実画像すらも用いないという点でより困難なタスクに挑戦...

【情報学】情報学フロンティア：ビッグ・データ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【情報学】情報学フロンティア：ACO ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：畳み込みニューラルネットワーク／ディープラーニングを含む研究件

❏畳み込み層の識別的初期化に基づく少サンプル深層学習法の構築(26730085)

【研究期間】2014-04-01 - 2016-03-31

【研究代表者】中山英樹東京大学, 情報理工学(系)研究科, 講師 (00643305)

【キーワード】深層学習 / ディープラーニング / 画像認識 / 畳み込みニューラルネットワーク / 表現学習 (他7件)

【概要】本研究では、少数の教師付学習サンプルから高速かつ安定な学習を可能とする新しい深層学習の枠組を提案した。まず、フィッシャー重みマップ法による識別的な解析解により畳み込み層を算出し、これを順次積み上げることで多層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をボトムアップに構築する。さらに、これを初期状態として誤差逆伝播法による学習を進めることで、より優れた局所解に高速に到達させることを狙う。提案手法は、M...

【情報学】情報学フロンティア：信号処理／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【情報学】情報学フロンティア：機械学習／ディープラーニングを含む研究件

❏中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野(0)

【概要】本課題の目的は機械学習（Machine Learning, 以降ML）を新機軸とし、木材組織学におけるこれまでにない発見の探索にある。その前半部はスギ横断面で観察できる組織の画像認識法を確立することにあり、本年度はその足がかりをつけた。画像認識におけるMLの具体的な環境は次の通りである：ディープラーニングによる機械学習、画像の識別・学習方法に畳み込みニューラルネットワーク、事前学習あり、前処理段階...

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【情報学】情報学フロンティア：トップダウン／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：深層学習／ディープラーニングを含む研究件

❏小区分61040:ソフトコンピューティング関連(0)

【概要】本研究では、ナノポアシーケンシングから複雑なメチル化プロファイリングを正確に行うために、特定遺伝子型を考慮したディープニューラネットワークによって高精度にメチル化を検出する情報解析技術を構築する。これに関して今年度には、以下三つの研究を進めた。（1）評価用データの収集と学習データを作成した。DNAメチル化の5mCと6mAを中心として、近年発表されたベンチマークデータを網羅的に収集し、分析した。学...

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【情報学】情報学フロンティア：汎用性／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：転移学習／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：時系列データ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：グラフニューラルネットワーク／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】鎌田清一郎早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)

【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)

【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...

【情報学】情報学フロンティア：多段創発／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：人工生命／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：人工知能(AI) ／ディープラーニングを含む研究件

❏小区分60040:計算機システム関連(0)

【概要】橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種である Convolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，当初目標であった既存点検データラベル付，ドローン計測，分岐型CNN構築，SfM，Image Captioning，専門知モデル，それらの取り組みをはじ...

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【情報学】情報学フロンティア：自然言語処理／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】観光科学 / 観光地魅力度 / Web情報 / 観光統計 / 最適観光経路分析 (他21件)

【概要】我々は、日々の宿泊施設プラン毎の空室数を用いて、個々の宿泊施設、及び、規模、地域など属性別宿泊施設の日次稼働率、市場規模を推定できる方法を開発した。さらに、宿泊プランや観光地毎の人気ファクターの推定を行うために自然言語処理を用いた方法を開発し、実証分析により有意義な知見が得られた。個人観光者を満足させるために、適切な観光ルートを設計することが必要不可欠であり、観光地の様々な状況を考慮する必要があ...

【情報学】情報学フロンティア：構造変異／ディープラーニングを含む研究件

❏遺伝子変異を考慮しナノポアシーケンスから高精度にメチル化を検出する情報技術の開発(21K12104)

【研究代表者】張耀中東京大学, 医科学研究所, 特任准教授 (60817138)

【キーワード】methylation / nanopore sequencing / deep learning / ナノポアシーケンシング / メチル化 (他7件)

【概要】本研究では、ナノポアシーケンシングから複雑なメチル化プロファイリングを正確に行うために、特定遺伝子型を考慮したディープニューラネットワークによって高精度にメチル化を検出する情報解析技術を構築する。これに関して今年度には、以下三つの研究を進めた。（1）評価用データの収集と学習データを作成した。DNAメチル化の5mCと6mAを中心として、近年発表されたベンチマークデータを網羅的に収集し、分析した。学...

【情報学】情報学フロンティア：仮想細胞／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：自律エージェント／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：大規模複雑システム／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：パターンマイニング／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【情報学】情報学フロンティア：画像処理／ディープラーニングを含む研究件

【概要】橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種である Convolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，当初目標であった既存点検データラベル付，ドローン計測，分岐型CNN構築，SfM，Image Captioning，専門知モデル，それらの取り組みをはじ...

【概要】本研究は，近年注目されている人工知能技術であるディープラーニングにより，コンクリートの表面を撮影した画像からひび割れを自動検出し，そしてそのひび割れが構造物に与える影響について評価することを目的とした．その中で，ディープラーニングに，同じく機械学習手法の一つであるRandom Forestを組み合わせて用いると精度の良い検出結果が得られることが明らかとなった．本手法は，特徴量を自動で計算するディ...

【情報学】情報学フロンティア：高性能計算／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)

【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...

【複合領域】人間医工学：深層生成モデル／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【複合領域】人間医工学：時間差分／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【複合領域】科学教育・教育工学：手動評価／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：シャドーイング／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：外国語／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：外国語教育／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：学習環境デザイン／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】科学教育・教育工学：学習支援／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】科学教育・教育工学：学習者音声／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：研修プログラム／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】科学教育・教育工学：言語非依存／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：言語優勢度／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：チューター／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】科学教育・教育工学：チュータリング／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】科学教育・教育工学：総合的熟達度／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：DTW ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：英語教育／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：多言語／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：多言語対応／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：FD ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】科学教育・教育工学：GOP ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：音素事後確率系列／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：自動評価／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：Web情報／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】観光科学 / 観光地魅力度 / Web情報 / 観光統計 / 最適観光経路分析 (他21件)

【概要】我々は、日々の宿泊施設プラン毎の空室数を用いて、個々の宿泊施設、及び、規模、地域など属性別宿泊施設の日次稼働率、市場規模を推定できる方法を開発した。さらに、宿泊プランや観光地毎の人気ファクターの推定を行うために自然言語処理を用いた方法を開発し、実証分析により有意義な知見が得られた。個人観光者を満足させるために、適切な観光ルートを設計することが必要不可欠であり、観光地の様々な状況を考慮する必要があ...

【複合領域】科学教育・教育工学：ラーニングコモンズ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】科学教育・教育工学：ライティングセンター／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】科学教育・教育工学：アクティブ・ラーニング／ディープラーニングを含む研究件

❏Life-Long Deep Learning using Bayesian Principles(20H04247)

【研究代表者】Khan Emtiyaz 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (30858022)

【キーワード】Deep Learning / Continual Learning / Bayesian principles / lifelong learning / deep learning (他7件)

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】科学教育・教育工学：評価制度／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学教育・教育工学：評価精度／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】外国語教育 / シャドーイング / 自動評価 / 深層学習 / 音素事後確率系列 (他22件)

【概要】外国語の音声コミュニケーション能力を高めるために，モデル音声を聞いて内容理解しながら即時的に口頭再生するシャドーイングを活用した外国語練習システムを開発し、本システムに搭載する自動評価について特定の言語に依存しないアルゴリズムの構築を検討した。モデル音声と学習者音声の比較に深層学習を取り入れた音素事後確率系列（posteriorgram）を活用することによって、従来の方法に比較して高精度の評価が可...

【複合領域】科学社会学・科学技術史：高等教育／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】一般理論：生涯学習／ディープラーニングを含む研究件

❏Life-Long Deep Learning using Bayesian Principles(20H04247)

【研究代表者】Khan Emtiyaz 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, チームリーダー (30858022)

【キーワード】Deep Learning / Continual Learning / Bayesian principles / lifelong learning / deep learning (他7件)

【複合領域】一般理論：eラーニング／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【複合領域】一般理論：FFT ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【複合領域】一般理論：大学教育／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【環境学】環境創成学：見える化／ディープラーニングを含む研究件

❏持続可能な節水型社会実現に向けた水使用量の「見える化」手法の検討(18H03424)

【研究代表者】大瀧友里奈一橋大学, 大学院社会学研究科, 教授 (50422382)

【キーワード】見える化 / 水使用量 / 節水型社会 / 水使用行動 / ナッジ (他10件)

【概要】水使用量の「見える化」については、まず自身の実際の水使用量をどのように見せるかを検討した。その結果、共有財としての水を意識させるフィードバックにより、低消費世帯の水使用量が、長期間継続的に減少することが明らかになった。他の世帯の平均使用量との比較をグラフで表現した場合には節水効果はなかった。続いて、用途毎に節水の余地がどの程度あるのかを示すTipsを提示した結果、節水可能な量をCO2排出量で表現し...

【環境学】環境創成学：用途別水使用量／ディープラーニングを含む研究件

❏持続可能な節水型社会実現に向けた水使用量の「見える化」手法の検討(18H03424)

【研究代表者】大瀧友里奈一橋大学, 大学院社会学研究科, 教授 (50422382)

【キーワード】見える化 / 水使用量 / 節水型社会 / 水使用行動 / ナッジ (他10件)

【概要】水使用量の「見える化」については、まず自身の実際の水使用量をどのように見せるかを検討した。その結果、共有財としての水を意識させるフィードバックにより、低消費世帯の水使用量が、長期間継続的に減少することが明らかになった。他の世帯の平均使用量との比較をグラフで表現した場合には節水効果はなかった。続いて、用途毎に節水の余地がどの程度あるのかを示すTipsを提示した結果、節水可能な量をCO2排出量で表現し...

【環境学】環境保全学：インベントリデータベース／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：スマートメーター／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：敵対的生成学習／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：HEMS ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：IDEA ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：ライフサイクルアセスメント(LCA) ／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【環境学】環境保全学：パリ協定／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【数物系科学】数学：錯視／ディープラーニングを含む研究件

❏Intelligent cryo-electron microscopy of G protein-coupled receptors(22H02554)

【数物系科学】物理学：データ収集／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】Danev Radostin 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50415931)

【キーワード】cryo-EM / deep learning / automation / sample screening / data acquisition

【数物系科学】物理学：経路推定／ディープラーニングを含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【数物系科学】物理学：脳活動伝搬／ディープラーニングを含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【数物系科学】地球惑星科学：SD ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ラーニングコモンズ / 学習支援 / チュータリング / チューター / ライティングセンター (他14件)

【概要】「研究課題①正課と学習支援の連環によるディープラーニングを促すデザイン要件の提示」では、「ライティング支援の利用傾向分析」「初年次生のレポート分析」を行い、ライティング指導の観点・教材を提示した。「研究課題②多様なアクターが関わるラーニング・コモンズ（LC）における学びのプロセスモデルの提示」では「初年次学生の正課外学習」「LC/ライティングセンター活用」における学びのモデルを示した。「研究課題③...

【数物系科学】天文学：分光器／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【数物系科学】天文学：電波天文／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【数物系科学】天文学：電波望遠鏡／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【数物系科学】天文学：数値シミュレーション／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【生物学】生物学：sample screening ／ディープラーニングを含む研究件

❏Intelligent cryo-electron microscopy of G protein-coupled receptors(22H02554)

【研究代表者】Danev Radostin 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50415931)

【キーワード】cryo-EM / deep learning / automation / sample screening / data acquisition

【生物学】生物学：小胞／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】Lee Seohyun 東京大学, 情報基盤センター, 特任研究員 (00847973)

【概要】細胞内での物質輸送に関する研究は新薬の開発及び検証において必修的な基礎情報を提供するものの、ナノスケールで行う物質輸送の観測や解析が難しいため、その輸送のパターンはいまだに知られていない。本研究は、機械学習の用いて細胞内物質輸送のパターンを解明することを目標とし、細胞内物質輸送を担当する小胞と細胞骨格との相互作用を物理的な特徴量に基づいて約９０％の正解率で分類するアルゴリズムを開発することに成功し...

【生物学】生物学：エンドソーム／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】Lee Seohyun 東京大学, 情報基盤センター, 特任研究員 (00847973)

【概要】細胞内での物質輸送に関する研究は新薬の開発及び検証において必修的な基礎情報を提供するものの、ナノスケールで行う物質輸送の観測や解析が難しいため、その輸送のパターンはいまだに知られていない。本研究は、機械学習の用いて細胞内物質輸送のパターンを解明することを目標とし、細胞内物質輸送を担当する小胞と細胞骨格との相互作用を物理的な特徴量に基づいて約９０％の正解率で分類するアルゴリズムを開発することに成功し...

【生物学】生物学：モータータンパク質／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】Lee Seohyun 東京大学, 情報基盤センター, 特任研究員 (00847973)

【概要】細胞内での物質輸送に関する研究は新薬の開発及び検証において必修的な基礎情報を提供するものの、ナノスケールで行う物質輸送の観測や解析が難しいため、その輸送のパターンはいまだに知られていない。本研究は、機械学習の用いて細胞内物質輸送のパターンを解明することを目標とし、細胞内物質輸送を担当する小胞と細胞骨格との相互作用を物理的な特徴量に基づいて約９０％の正解率で分類するアルゴリズムを開発することに成功し...

【生物学】人類学：色覚／ディープラーニングを含む研究件

【総合理工】応用物理学：SfM ／ディープラーニングを含む研究件

【概要】橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種である Convolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，当初目標であった既存点検データラベル付，ドローン計測，分岐型CNN構築，SfM，Image Captioning，専門知モデル，それらの取り組みをはじ...

【工学】機械工学：不均質材料／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【工学】機械工学：スペクトロメーター／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【工学】建築学：カーボンニュートラル／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【工学】建築学：ライトフィールド／ディープラーニングを含む研究件

❏機械学習による4次元ライトフィールド計測法の開発(22K03922)

【研究代表者】川口達也東京工業大学, 工学院, 助教 (40376942)

【キーワード】機械学習 / ディープラーニング / ライトフィールド / 熱流動 / 光学計測

【工学】建築学：中間層／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【工学】建築学：遺伝的アルゴリズム(GA) ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】進化計算 / 深層学習 / ニューロ進化 / 動力学的解析 / 複雑系モデル (他8件)

【概要】本年度の研究では，スケーラビリティを考慮しながら，ディープニューロ進化におけるモチーフ構造（遺伝子型）と機能（表現型）の因果関係を導出する手法の実現を試みた．このメカニズムの解明は，モチーフ性を制御して機能創発を的確に導くための理論的基盤となる．具体的には，ディープニューロ進化の基本的なデータ構造であるグラフや木構造のような離散構造に対して，統計的学習・非線形力学系解析や代数的学習手法を利用して...

【工学】建築学：観光政策／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】観光科学 / 観光地魅力度 / Web情報 / 観光統計 / 最適観光経路分析 (他21件)

【概要】我々は、日々の宿泊施設プラン毎の空室数を用いて、個々の宿泊施設、及び、規模、地域など属性別宿泊施設の日次稼働率、市場規模を推定できる方法を開発した。さらに、宿泊プランや観光地毎の人気ファクターの推定を行うために自然言語処理を用いた方法を開発し、実証分析により有意義な知見が得られた。個人観光者を満足させるために、適切な観光ルートを設計することが必要不可欠であり、観光地の様々な状況を考慮する必要があ...

【工学】建築学：観光統計／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】観光科学 / 観光地魅力度 / Web情報 / 観光統計 / 最適観光経路分析 (他21件)

【概要】我々は、日々の宿泊施設プラン毎の空室数を用いて、個々の宿泊施設、及び、規模、地域など属性別宿泊施設の日次稼働率、市場規模を推定できる方法を開発した。さらに、宿泊プランや観光地毎の人気ファクターの推定を行うために自然言語処理を用いた方法を開発し、実証分析により有意義な知見が得られた。個人観光者を満足させるために、適切な観光ルートを設計することが必要不可欠であり、観光地の様々な状況を考慮する必要があ...

【工学】建築学：ボトムアップ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【工学】土木工学：Image captioning ／ディープラーニングを含む研究件

【概要】橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種である Convolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，当初目標であった既存点検データラベル付，ドローン計測，分岐型CNN構築，SfM，Image Captioning，専門知モデル，それらの取り組みをはじ...

【工学】土木工学：橋梁点検／ディープラーニングを含む研究件

【概要】橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種である Convolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，当初目標であった既存点検データラベル付，ドローン計測，分岐型CNN構築，SfM，Image Captioning，専門知モデル，それらの取り組みをはじ...

【工学】土木工学：橋梁点検診断／ディープラーニングを含む研究件

【概要】橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種である Convolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，当初目標であった既存点検データラベル付，ドローン計測，分岐型CNN構築，SfM，Image Captioning，専門知モデル，それらの取り組みをはじ...

【工学】土木工学：太陽光発電／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【工学】土木工学：ライフスタイル／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【工学】土木工学：ひび割れ検出／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本研究は，近年注目されている人工知能技術であるディープラーニングにより，コンクリートの表面を撮影した画像からひび割れを自動検出し，そしてそのひび割れが構造物に与える影響について評価することを目的とした．その中で，ディープラーニングに，同じく機械学習手法の一つであるRandom Forestを組み合わせて用いると精度の良い検出結果が得られることが明らかとなった．本手法は，特徴量を自動で計算するディ...

【工学】土木工学：コンクリート／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本研究は，近年注目されている人工知能技術であるディープラーニングにより，コンクリートの表面を撮影した画像からひび割れを自動検出し，そしてそのひび割れが構造物に与える影響について評価することを目的とした．その中で，ディープラーニングに，同じく機械学習手法の一つであるRandom Forestを組み合わせて用いると精度の良い検出結果が得られることが明らかとなった．本手法は，特徴量を自動で計算するディ...

【工学】総合工学：プロセス監視／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：プロセス産業／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：オペレータ支援／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：熱流動／ディープラーニングを含む研究件

❏機械学習による4次元ライトフィールド計測法の開発(22K03922)

【研究代表者】川口達也東京工業大学, 工学院, 助教 (40376942)

【キーワード】機械学習 / ディープラーニング / ライトフィールド / 熱流動 / 光学計測

【工学】総合工学：異常診断／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：時系列データ予測／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】藤村茂早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00367179)

【概要】本研究課題では、プロセス制御監視システムによって蓄積された時々刻々変化する時系列データを利用しディープラーニング技術を応用した実プロセスで利用可能なオペレータ支援機能を実現した。具体的には、実際の化学プロセスの複数のセンサデータを予測する新しいディープラーニングモデルを提案した。化学プロセスの制御のために監視しているセンサデータ間の複雑な関連を学習するモデルであり、関連するセンサデータ間の様々な時...

【工学】総合工学：自動化／ディープラーニングを含む研究件

❏Intelligent cryo-electron microscopy of G protein-coupled receptors(22H02554)

【研究代表者】Danev Radostin 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50415931)

【キーワード】cryo-EM / deep learning / automation / sample screening / data acquisition

【工学】総合工学：システム制御／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)

【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...

【工学】総合工学：DSP ／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】FPGA / Radio Telescope / Digital Signal / Spectrometer / FFT (他16件)

【概要】分光器の演算順序を入換えたアルゴリズムと剰余数系(Residue Number System: RNS)を適用したFFTを既存設備であるROACH2ボードに実装し, CASPERが公開している既存の分光器と比較して, 50倍の帯域・16384倍の分解能を持つ分光器を実現した. 観測後のデータ分類器をCNN(Convolutional Neural Network)を対象としてハードウェア化した. ...

【工学】総合工学：電力／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【工学】総合工学：稼働率／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】観光科学 / 観光地魅力度 / Web情報 / 観光統計 / 最適観光経路分析 (他21件)

【概要】我々は、日々の宿泊施設プラン毎の空室数を用いて、個々の宿泊施設、及び、規模、地域など属性別宿泊施設の日次稼働率、市場規模を推定できる方法を開発した。さらに、宿泊プランや観光地毎の人気ファクターの推定を行うために自然言語処理を用いた方法を開発し、実証分析により有意義な知見が得られた。個人観光者を満足させるために、適切な観光ルートを設計することが必要不可欠であり、観光地の様々な状況を考慮する必要があ...

【工学】総合工学：維持管理工学／ディープラーニングを含む研究件

【概要】橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種である Convolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，当初目標であった既存点検データラベル付，ドローン計測，分岐型CNN構築，SfM，Image Captioning，専門知モデル，それらの取り組みをはじ...

【概要】本研究は，近年注目されている人工知能技術であるディープラーニングにより，コンクリートの表面を撮影した画像からひび割れを自動検出し，そしてそのひび割れが構造物に与える影響について評価することを目的とした．その中で，ディープラーニングに，同じく機械学習手法の一つであるRandom Forestを組み合わせて用いると精度の良い検出結果が得られることが明らかとなった．本手法は，特徴量を自動で計算するディ...

【工学】総合工学：X線CT ／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【工学】総合工学：シミュレーション工学／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【工学】総合工学：異常検知／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【工学】総合工学：損傷検知／ディープラーニングを含む研究件

【概要】橋梁点検診断の効率化および高精度化のため，Deep Learning（DL）技術の一種である Convolutional Neural Network (CNN)により橋梁撮影画像を解析し，損傷を自動で評価する手法の実現が期待されている．当該年度は，当初目標であった既存点検データラベル付，ドローン計測，分岐型CNN構築，SfM，Image Captioning，専門知モデル，それらの取り組みをはじ...

【工学】総合工学：光学計測／ディープラーニングを含む研究件

❏機械学習による4次元ライトフィールド計測法の開発(22K03922)

【研究代表者】川口達也東京工業大学, 工学院, 助教 (40376942)

【キーワード】機械学習 / ディープラーニング / ライトフィールド / 熱流動 / 光学計測

【工学】総合工学：マルチスケール／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【工学】総合工学：数値解析／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【工学】総合工学：マルチスケール解析／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 数値解析 / 機械学習 / マルチスケール / 数値シミュレーション (他11件)

【概要】本研究目的は，人工ニューラルネットワーク（ANN）とマルチスケール解析手法を融合した全く新しい数値シミュレーション法を開発することである．本手法が確立されれば，従来手法と同様の高精度解をより低コストに算出することが期待できる上，適用に制約がなく原理上あらゆる物理現象の解析が可能となる．平成29年度は，提案法に用いるANNとして，画像認識能力に優れている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を導...

【総合生物】生体分子化学：ナノポアシークエンス／ディープラーニングを含む研究件

❏遺伝子変異を考慮しナノポアシーケンスから高精度にメチル化を検出する情報技術の開発(21K12104)

【研究代表者】張耀中東京大学, 医科学研究所, 特任准教授 (60817138)

【キーワード】methylation / nanopore sequencing / deep learning / ナノポアシーケンシング / メチル化 (他7件)

【概要】本研究では、ナノポアシーケンシングから複雑なメチル化プロファイリングを正確に行うために、特定遺伝子型を考慮したディープニューラネットワークによって高精度にメチル化を検出する情報解析技術を構築する。これに関して今年度には、以下三つの研究を進めた。（1）評価用データの収集と学習データを作成した。DNAメチル化の5mCと6mAを中心として、近年発表されたベンチマークデータを網羅的に収集し、分析した。学...

【総合生物】生体医工学・生体材料学：運動視／ディープラーニングを含む研究件

【総合生物】神経科学：オプトジェネティクス／ディープラーニングを含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【農学】農芸化学：エピスタシス／ディープラーニングを含む研究件

❏多因子疾患のエピスタシス効果を同定するためのゲノム配列の深層学習戦略(20K15773)

【研究代表者】小井土大東京大学, 医科学研究所, 特任助教 (40787561)

【キーワード】ディープラーニング / ゲノム解析 / エピスタシス

【農学】森林圏科学：スギ／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本課題の目的は機械学習（Machine Learning, 以降ML）を新機軸とし、木材組織学におけるこれまでにない発見の探索にある。その前半部はスギ横断面で観察できる組織の画像認識法を確立することにあり、本年度はその足がかりをつけた。画像認識におけるMLの具体的な環境は次の通りである：ディープラーニングによる機械学習、画像の識別・学習方法に畳み込みニューラルネットワーク、事前学習あり、前処理段階...

【農学】森林圏科学：年輪気象学／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本課題の目的は機械学習（Machine Learning, 以降ML）を新機軸とし、木材組織学におけるこれまでにない発見の探索にある。その前半部はスギ横断面で観察できる組織の画像認識法を確立することにあり、本年度はその足がかりをつけた。画像認識におけるMLの具体的な環境は次の通りである：ディープラーニングによる機械学習、画像の識別・学習方法に畳み込みニューラルネットワーク、事前学習あり、前処理段階...

【農学】森林圏科学：組織形状／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本課題の目的は機械学習（Machine Learning, 以降ML）を新機軸とし、木材組織学におけるこれまでにない発見の探索にある。その前半部はスギ横断面で観察できる組織の画像認識法を確立することにあり、本年度はその足がかりをつけた。画像認識におけるMLの具体的な環境は次の通りである：ディープラーニングによる機械学習、画像の識別・学習方法に畳み込みニューラルネットワーク、事前学習あり、前処理段階...

【医歯薬学】基礎医学：細胞内物質輸送／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】Lee Seohyun 東京大学, 情報基盤センター, 特任研究員 (00847973)

【概要】細胞内での物質輸送に関する研究は新薬の開発及び検証において必修的な基礎情報を提供するものの、ナノスケールで行う物質輸送の観測や解析が難しいため、その輸送のパターンはいまだに知られていない。本研究は、機械学習の用いて細胞内物質輸送のパターンを解明することを目標とし、細胞内物質輸送を担当する小胞と細胞骨格との相互作用を物理的な特徴量に基づいて約９０％の正解率で分類するアルゴリズムを開発することに成功し...

【医歯薬学】基礎医学：システム病理学／ディープラーニングを含む研究件

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】基礎医学：泌尿生殖器・内分泌／ディープラーニングを含む研究件

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】基礎医学：クリティカルエピゲノム／ディープラーニングを含む研究件

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】基礎医学：人体バイオリソース／ディープラーニングを含む研究件

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】基礎医学：クライオ電子顕微鏡／ディープラーニングを含む研究件

❏Intelligent cryo-electron microscopy of G protein-coupled receptors(22H02554)

【研究代表者】Danev Radostin 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50415931)

【キーワード】cryo-EM / deep learning / automation / sample screening / data acquisition

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【医歯薬学】内科系臨床医学：メチル化解析／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】内科系臨床医学：尿サンプル／ディープラーニングを含む研究件

❏尿中細胞の深層学習・画像解析による腎疾患早期診断方法の開発(22K19511)

【研究期間】2022-06-30 - 2025-03-31

【研究代表者】林香慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (60445294)

【キーワード】慢性腎臓病 / 尿サンプル / Deep learning

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【医歯薬学】外科系臨床医学：ヒト幹細胞／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】外科系臨床医学：奇形腫／ディープラーニングを含む研究件

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】社会医学：骨転移／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【医歯薬学】社会医学：協調／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【医歯薬学】社会医学：ゲノム解析／ディープラーニングを含む研究件

❏多因子疾患のエピスタシス効果を同定するためのゲノム配列の深層学習戦略(20K15773)

【研究代表者】小井土大東京大学, 医科学研究所, 特任助教 (40787561)

【キーワード】ディープラーニング / ゲノム解析 / エピスタシス

【医歯薬学】社会医学：磁気共鳴機能画像法（fMRI）／ディープラーニングを含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【医歯薬学】社会医学：院内がん登録／ディープラーニングを含む研究件

❏電子的診療情報からの高次元特徴量による患者状態の表現と機械学習の適用に関する研究(16K09161)

【研究テーマ】病院・医療管理学

【研究代表者】河添悦昌東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10621477)

【キーワード】EHR Phenotyping / 院内がん登録 / 電子的診療情報 / 深層学習 / Deeplearning

【概要】電子的診療情報により患者の状態を高次元の特徴ベクトルによって表現し機械学習を適用することで、院内がん登録業務への応用可能性を検討した。特徴ベクトルを、登録病名、投薬オーダの医薬品、検体検査項目の3種のカテゴリによって構成した。100,313件の症例を含むデータセットを構築し、がん症例と非がん症例を2値分類するタスクと、がん種別を多値分類するタスクの精度を評価した。前者の精度は、院内がん登録で行われ...

【医歯薬学】社会医学：EHR Phenotyping ／ディープラーニングを含む研究件

❏電子的診療情報からの高次元特徴量による患者状態の表現と機械学習の適用に関する研究(16K09161)

【研究テーマ】病院・医療管理学

【研究代表者】河添悦昌東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10621477)

【キーワード】EHR Phenotyping / 院内がん登録 / 電子的診療情報 / 深層学習 / Deeplearning

【概要】電子的診療情報により患者の状態を高次元の特徴ベクトルによって表現し機械学習を適用することで、院内がん登録業務への応用可能性を検討した。特徴ベクトルを、登録病名、投薬オーダの医薬品、検体検査項目の3種のカテゴリによって構成した。100,313件の症例を含むデータセットを構築し、がん症例と非がん症例を2値分類するタスクと、がん種別を多値分類するタスクの精度を評価した。前者の精度は、院内がん登録で行われ...

【医歯薬学】社会医学：電子的診療情報／ディープラーニングを含む研究件

❏電子的診療情報からの高次元特徴量による患者状態の表現と機械学習の適用に関する研究(16K09161)

【研究テーマ】病院・医療管理学

【研究代表者】河添悦昌東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10621477)

【キーワード】EHR Phenotyping / 院内がん登録 / 電子的診療情報 / 深層学習 / Deeplearning

【概要】電子的診療情報により患者の状態を高次元の特徴ベクトルによって表現し機械学習を適用することで、院内がん登録業務への応用可能性を検討した。特徴ベクトルを、登録病名、投薬オーダの医薬品、検体検査項目の3種のカテゴリによって構成した。100,313件の症例を含むデータセットを構築し、がん症例と非がん症例を2値分類するタスクと、がん種別を多値分類するタスクの精度を評価した。前者の精度は、院内がん登録で行われ...

【医歯薬学】歯学：エビゲノム／ディープラーニングを含む研究件

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】歯学：医用画像処理／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【医歯薬学】歯学：骨疾患／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本研究では、前回CTから今回CTのボクセル値を各ボクセルで推定し、さらにその推定誤差も出力するプログラムを、深層学習を用いて作成した。これら推定値および推定誤差を用いて、各ボクセルで今回CTにおけるzscoreを算出し、これを異常度としてCT画像に重畳表示することにより、異常検出・強調表示を行った。このシステムを、臨床環境を模した読影実験にて実証した。11名の放射線科医(専門医6名、後期研修医5名...

【医歯薬学】歯学：光遺伝学／ディープラーニングを含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【医歯薬学】薬学：自己組織化／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】多段創発 / ボトムアップ / 時系列データ / ＡＣＯ / 自律エージェント (他17件)

【概要】早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤，そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である．そこで，多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした．そして，群知能型手法の代表であるＡＣＯを土台とする方法を提案した．この方法により，階層性のある...

【医歯薬学】薬学：再生医療／ディープラーニングを含む研究件

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】薬学：細胞骨格／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】Lee Seohyun 東京大学, 情報基盤センター, 特任研究員 (00847973)

【概要】細胞内での物質輸送に関する研究は新薬の開発及び検証において必修的な基礎情報を提供するものの、ナノスケールで行う物質輸送の観測や解析が難しいため、その輸送のパターンはいまだに知られていない。本研究は、機械学習の用いて細胞内物質輸送のパターンを解明することを目標とし、細胞内物質輸送を担当する小胞と細胞骨格との相互作用を物理的な特徴量に基づいて約９０％の正解率で分類するアルゴリズムを開発することに成功し...

【医歯薬学】薬学：細胞内輸送／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】Lee Seohyun 東京大学, 情報基盤センター, 特任研究員 (00847973)

【概要】細胞内での物質輸送に関する研究は新薬の開発及び検証において必修的な基礎情報を提供するものの、ナノスケールで行う物質輸送の観測や解析が難しいため、その輸送のパターンはいまだに知られていない。本研究は、機械学習の用いて細胞内物質輸送のパターンを解明することを目標とし、細胞内物質輸送を担当する小胞と細胞骨格との相互作用を物理的な特徴量に基づいて約９０％の正解率で分類するアルゴリズムを開発することに成功し...

【医歯薬学】薬学：ES細胞／ディープラーニングを含む研究件

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】薬学：マウス／ディープラーニングを含む研究件

【概要】脳の活動伝搬経路を、全脳の神経活動から推測し、伝播経路に規則や特徴が存在するか解明することを本研究では試みた。具体的には脳活動の開始部位と終着部位とが明確な場合に、その間の脳回路を神経活動が並列にあるいは直列に伝播するのかといった伝搬経路の性質を明らかにすることを目指した。このためにfMRI計測データ（麻酔下マウスの海馬を光遺伝学的に刺激した時の応答を計測したデータ；Takata et al. 2...

【医歯薬学】薬学：メチル化／ディープラーニングを含む研究件

❏遺伝子変異を考慮しナノポアシーケンスから高精度にメチル化を検出する情報技術の開発(21K12104)

【研究代表者】張耀中東京大学, 医科学研究所, 特任准教授 (60817138)

【キーワード】methylation / nanopore sequencing / deep learning / ナノポアシーケンシング / メチル化 (他7件)

【概要】本研究では、ナノポアシーケンシングから複雑なメチル化プロファイリングを正確に行うために、特定遺伝子型を考慮したディープニューラネットワークによって高精度にメチル化を検出する情報解析技術を構築する。これに関して今年度には、以下三つの研究を進めた。（1）評価用データの収集と学習データを作成した。DNAメチル化の5mCと6mAを中心として、近年発表されたベンチマークデータを網羅的に収集し、分析した。学...

【医歯薬学】薬学：神経科学／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【医歯薬学】薬学：小胞体／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】Lee Seohyun 東京大学, 情報基盤センター, 特任研究員 (00847973)

【概要】細胞内での物質輸送に関する研究は新薬の開発及び検証において必修的な基礎情報を提供するものの、ナノスケールで行う物質輸送の観測や解析が難しいため、その輸送のパターンはいまだに知られていない。本研究は、機械学習の用いて細胞内物質輸送のパターンを解明することを目標とし、細胞内物質輸送を担当する小胞と細胞骨格との相互作用を物理的な特徴量に基づいて約９０％の正解率で分類するアルゴリズムを開発することに成功し...

【医歯薬学】薬学：視覚野／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)

【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...

【医歯薬学】薬学：多能性幹細胞／ディープラーニングを含む研究件

❏奇形腫病理の機械学習解析に基づくヒトｉＰＳ・ＥＳ細胞のクリティカルエピゲノム同定(15H04715)

【研究代表者】梅澤明弘国立研究開発法人国立成育医療研究センター, 再生医療センター, 副所長/再生医療センター長 (70213486)

【キーワード】奇形腫 / システム病理学 / 多能性幹細胞 / ES細胞 / エピゲノム (他13件)

【概要】本研究では、奇形腫の病理組織像に対して機械学習解析を行い、そのデータを基盤として、多能性幹細胞のクリティカルエピゲノムを同定した。奇形腫形成の過程や、細胞間、移植部位それぞれの相互作用を始め、奇形腫を構成する自然法則を明らかにし、多能性幹細胞による奇形腫がどのように創成されているかを構成的アプローチによって有機的なシステムとして解明を試みた。構成的システム病理学は、細胞、器官、多細胞体などを創成す...

【医歯薬学】看護学：画像解析／ディープラーニングを含む研究件

【概要】本課題の目的は機械学習（Machine Learning, 以降ML）を新機軸とし、木材組織学におけるこれまでにない発見の探索にある。その前半部はスギ横断面で観察できる組織の画像認識法を確立することにあり、本年度はその足がかりをつけた。画像認識におけるMLの具体的な環境は次の通りである：ディープラーニングによる機械学習、画像の識別・学習方法に畳み込みニューラルネットワーク、事前学習あり、前処理段階...

【医歯薬学】看護学：動物実験／ディープラーニングを含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【医歯薬学】看護学：リアルワールドデータ／ディープラーニングを含む研究件

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：スキンテア／ディープラーニングを含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：看護工学／ディープラーニングを含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：看護理工学／ディープラーニングを含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：慢性腎臓病／ディープラーニングを含む研究件

❏尿中細胞の深層学習・画像解析による腎疾患早期診断方法の開発(22K19511)

【研究期間】2022-06-30 - 2025-03-31

【研究代表者】林香慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (60445294)

【キーワード】慢性腎臓病 / 尿サンプル / Deep learning

❏A Benchmark for Video-Like Urban Computing on Citywide Crowd and Traffic Prediction(20K19859)

【医歯薬学】看護学：トランスボーダー／ディープラーニングを含む研究件

【キーワード】Smart City / Spatiotemporal Data / Deep Learning / Transportation / Urban Mobility (他18件)

【概要】大規模な都市区域を数々のきめ細かいメッシュグリッドへとメッシングすることで、連続的な期間における都市全体の人流・交通流を映像のように表現し、各タイムスタンプを一枚の映像フレームとして扱うことができる。この考え方に基づき、都市全体の人流・交通流に関する映像型の予測に対応するため一連の深層学習モデルが提案された。本研究を通じ、複数のオープンデータセットに基づき、メッシュベースの人流・交通流予測問題に対...

【医歯薬学】看護学：ナッジ／ディープラーニングを含む研究件

❏持続可能な節水型社会実現に向けた水使用量の「見える化」手法の検討(18H03424)

【研究代表者】大瀧友里奈一橋大学, 大学院社会学研究科, 教授 (50422382)

【キーワード】見える化 / 水使用量 / 節水型社会 / 水使用行動 / ナッジ (他10件)

【概要】水使用量の「見える化」については、まず自身の実際の水使用量をどのように見せるかを検討した。その結果、共有財としての水を意識させるフィードバックにより、低消費世帯の水使用量が、長期間継続的に減少することが明らかになった。他の世帯の平均使用量との比較をグラフで表現した場合には節水効果はなかった。続いて、用途毎に節水の余地がどの程度あるのかを示すTipsを提示した結果、節水可能な量をCO2排出量で表現し...

【医歯薬学】看護学：画像識別／ディープラーニングを含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：意思決定／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【医歯薬学】看護学：褥瘡／ディープラーニングを含む研究件

❏創傷画像データベースの機械学習に基づく重度・治癒度スコアリング支援システムの開発(20K21700)

【概要】臨床において病棟の回診などで蓄積されてきた多量の創傷のデジタルカメラによる撮影画像データをもとにDeep Learningを中核とする機械学習を行うことで創傷の識別モデルを構成し，新たに撮影する創傷の画像の自動分類を行うソフトウェアを開発した。このソフトウェアに基づき、計算される創傷の重症度や治癒度の客観的スコアを看護師をはじめとする創傷評価者へ提示することで、超音波エコー画像などと組み合わせて傷...

【医歯薬学】看護学：行動変容／ディープラーニングを含む研究件

【研究代表者】本田智則国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (00425745)

【概要】2050年までにカーボン・ニュートラル社会を実現するため、特に排出削減が難しい家庭部門の温室効果ガス排出削減のための手法開発を目指した研究を実施した。家庭のエネルギー消費削減には、家庭内でどのような形態によってエネルギー消費が行われているか、すなわちライフスタイルを明らかにする必要があった。そこで本研究では、HEMS/スマートメータといったIoTセンシングによって得られた約6万世帯、20億レコー...

【医歯薬学】看護学：評価／ディープラーニングを含む研究件