研課題
J-GLOBAL ID：202104015170856246
研究課題コード：17941964
リアルタイム性と全データ性を両立するエッジ学習基盤
体系的課題番号：JPMJCR1785
実施期間：2017 - 2019
実施機関 (1件)：
研究代表者：
(
, 理工学部, 准教授 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJCR1785
研究概要：
工場やネットワークサービス等で生成されるビッグデータは絶え間なく生じるストリームデータです。このようなビッグデータを学習し、異常検知や監視を自動化するには、傾向の変化をすぐさま学習結果に反映できなければなりませんが、ビッグデータの学習は時間のかかる処理です。本研究では、全データを学習に使いつつも、直近のデータを学習結果に反映可能なAI基盤を構築し、工場等を対象とした実験を通して有効性を実証します。
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上位研究課題：
イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化
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報告書等：
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