研究内容
実世界知能基盤講座では、人間行動認識、AIバイオロギング、屋内位置測位、実世界データマイニングの4つの主要な領域に焦点を当て、実世界の情報技術における新たな可能性を探求しています。
研究分野
人間行動認識
行動認識技術は、センサなどのデバイスから観測されたセンサデータを用いて、観測対象の行動を認識するAI技術です。スマートファクトリーやスマートヘルスケア、スマートホームなど我々の未来の生活や産業を実現するための基盤となる技術です。実世界知能基盤講座では、特にスマートファクトリーやライフサイエンス実験などにおける複雑行動を認識・理解し、コーチングや産業ロボットに活用する実世界AIの研究開発をしています。また、大規模行動認識用データセットや行動認識基盤モデルのためのベンチマークの構築なども行っています。
キーワード
AI バイオロギング
AIバイオロギングは、バイオロギングデバイスに搭載したAIが知的に野生動物の生態観測を行う、我々が世界で初めて提唱した研究手法です。小型デバイス上で動作する小型で賢いAIの開発などを通じて、これまでに明らかにされていなかった野生生物の謎に挑みます。
キーワード
屋内位置測位
屋内位置推定技術は、スマートフォンなどのセンサデバイスから得られた加速度データやWi-Fi信号などのデータを利用し、人間やロボットなどの位置座標を推定する技術で、屋内ナビゲーションやスマートファクトリーなど幅広い応用があります。実世界知能基盤講座では、そのようなデータに加えて音声や屋内で観測されるGPS信号なども用いた、マルチモーダル屋内位置推定の研究を行っています。
キーワード
実世界データマイニング
人間や動物の行動データを自動解析するAIを実現し、これまでに明らかになっていなかった知識を掘り起こすデータマイニング技術を開発しています。健常および疾患のモデル動物の行動を解析して創薬に役立てたり、環境変動による野生動物の行動に及ぼす影響の評価、獣害対策施策の動物行動に与える影響の評価、熟練作業員の作業データからのノウハウや暗黙知の抽出などの様々な実世界応用が見込まれます。