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J-GLOBAL ID：202002231485336280   整理番号：20A2259457

ロボット災害応答のための人工知能とモノのインターネット【JST・京大機械翻訳】

Artificial Intelligence and Internet of Things for Robotic Disaster Response

著者 (2件)： Lee Min-Fan Ricky (National Taiwan University of Science and Technology,Taipei,Taiwan) ,  Chien Tzu-Wei (National Taiwan University of Science and Technology,Taipei,Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ARIS  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 福島原子力災害とWenchuan地震の後,関連する政府機関は災害訓練ロボットの緊急性を認識した。台湾には多くの自然または人工災害があり,通常,関連する人員を探索または探索するのは不可能である。プロジェクトは,地上,表面および空中および水中ロボットと協調するために,インテリジェントモノのインターネット(AIoT)(人工知能+モノのインターネット)のアーキテクチャを使用して,災害応答,地上,表面および空中および水中スウォームロボットに適用して,災害サイトから環境ビッグデータを収集して,次にモノのインターネットを通して,それらを適用するために,それらを災害応答,地上,表面および空中および水中スウォームロボットに適用した。「訓練」深層学習モデルおよび「モデル検証」に対するフィールドワークステーションから,訓練された深層学習モデルを,モノのインターネットを介してフィールドワークステーションに送信し,次に,現場継続オブジェクト分類のために,地上,表面および空中および水中スウォームロボットに伝送した。環境による「同定」を連続的に検証し,応答に対する最良の決定をする。関連するタスクは,目標の監視,探索および救助を含む。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロボット ,  台湾 ,  *人工知能 ,  福島県 ,  ワークステーション ,  計算機アーキテクチャ ,  原子力災害
準シソーラス用語： モデル検証 ,  災害訓練 ,  水中ロボット ,  *モノのインターネット ,  ビッグデータ ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット ,  災害 ,  応答 ,  人工知能 ,  インターネット