文献

J-GLOBAL ID：202002216944483787   整理番号：20A1041224

人工知能最前線と応用事例

The Forefront of Artificial Intelligence and Application Examples

著者 (1件)： 川村秀憲 (北大 大学院情報科学研究院)
資料名： ながれ  (日本流体力学会誌)
巻： 39  号： 2  ページ： 50-56  発行年： 2020年04月25日 
JST資料番号： Y0082A  ISSN： 0286-3154  CODEN： NRRGAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・第三次AIブームの要因は,YouTube,Facebook,Instagram,Twitter等のオープンなビッグデータ,比較的安価なGPUによる計算能力,ニューラルネットワークを工夫したディープラーニング。
・我が国ではAI等を使ったSociety 5.0に取り組んでいるが,今後はAI等の急激なテクノロジー変化に対応が必要。
・著者らはベンチャー企業等からの独自課題,データ,利用法の提供を得て,他との差別化を図る共同研究を推進。
・共同研究は交通系では交通渋滞対応の将来自動運転,積雪時のロードヒーティング制御による経済性向上,バス車内カメラによる社内状況分析による安全性の向上等。

シソーラス用語： 人工知能推論 ,  *人工知能 ,  専用プロセッサ ,  ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  ソフトウェア ,  計算機プログラミング ,  *戦略 ,  *利用 ,  ビッグデータ ,  人工知能的問題解決 ,  オープンソースソフトウェア ,  深層学習
準シソーラス用語： AI【人工知能】 ,  GPUプログラミング ,  オープンソフトウエア ,  ディープラーニング ,  *開発戦略 ,  *応用

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (8件)：

• Tensorflow. https://www.tensorflow.org/
• PyTorch. https://pytorch.org/
• TomohishaYamashita, Ichitaro Ogawa, Soichiro Yokoyama, Hidenori Kawamura, Akira Sakatoku, Tadashi Yanagihara, Tomohiko Ogishi, Hideaki Tanaka : Increase of Traffic Efficiency by Mutual Concessions of Autonomous Driving Cars Using Deep Q-Network, Intelligent Transport Systems for Everyone's Mobility, pp.357-375 (2019) https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-13-7434-0_20
• Mizuki Kambe, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura : Estimating Impressions for Clothing, Landscape, and Indoor Images Using CNN, The 23rd Asia Pacific Symposium on Intelligent and Evolutionary Systems (IES2019), pp.67-78, Tottori, Japan (2019)
• 横山想一郎,山下倫央,川村秀憲,武田清賢,横川 誠: ディープラーニングによる路面画像認識を用いたロードヒーティングの制御システム, 第32回人工知能学会全国大会(JSAI), 4F2-OS-11d-01, 鹿児島 (2018)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人工知能 ,  応用