機械学習、IoTを活用した実社会の諸問題に対するアプリケーション開発

理工学研究科 工学専攻
重井徳貴

https://neuro.ibe.kagoshima-u.ac.jp
  • SDGs目標11
  • SDGs目標08

活動の背景・目的


 安全、安心、快適、便利な持続可能な社会の実現に寄与することを目的として、ディープラーニングなどの機械学習およびIoTを活用し、実社会の諸問題に対処するアプリケーションの開発を、工学専攻の修士論文と先進工学科の卒業論文の研究テーマとして実施している。
 本開発を通じて、諸問題に対する機械学習とIoTを活用したアプリケーションの効果的な構築法を考案することで社会貢献し、また、 システムエンジニアなどのITエンジニアとして実社会で活躍できる人材を育成することを目的としている。

活動の概要

セキュリティに関するテーマとして「認識動作が不要な個人識別システム」、「個人識別を用いた人物追跡カメラ」、「屋内巡回のためのモデルカーの自動運転」、「セキュアマルチパーティー計算」、防災に関するテーマとして「航空写真や地図画像からの土地利用分類や危険箇所の推定」、「機械学習を用いた地盤強度の推定」、その他のテーマとして「非接触インターフェース」、「耐候性鋼材の外観評価の自動化」、「顧客からの問い合わせの自動分類」を実施している。研究発表に対し、情報処理学会、日本知能情報ファジィ学会九州支部、土木学会西部支部、IAENGから9件の表彰を受けている。

活動の概要

期待される効果

セキュリティに関するテーマは、安全な住環境の実現、および、労働環境の改善に寄与できると期待される。防災に関するテーマは、土砂災害に対する減災に寄与できると期待される。問い合わせの自動分類は、労働環境の改善に寄与できると期待される。耐候性鋼材の外観評価は、橋梁インフラの維持点検の効率化に寄与できると期待される。