RESEARCH
研究内容
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領域
研究テーマ: 応用研究開発
センサーや車載カメラを用いて,危険な状況を判断し運転支援によって事故を未然に防ぐことができる最新の自動車でも,単一車両のみでは死角から歩行者が飛び出してきた場合に対応することは難しい.このような場合に対し,車車間通信を介して車両同士が歩行者情報を共有することができれば,死角なく歩行者を検出することができ,飛び出しによる交通事故を防ぐことが可能である.
歩行者検知
バイオインフォマティクスとは,生物科学と情報科学の融合分野である.近年,解析技術の向上により生物情報は蓄積され続け,膨大なビックデータとなり,それらを高速に処理・計算する必要性が高まっている.
BLAST と呼ばれる相同性検索ツールにおいて用いられるアライメントアルゴリズムについて,データベースの表現方法やアルゴリズムの改善を行い,高速化を目指す.
BLAST
エッジコンピューティングは,各地域に分散配置されたエッジサーバーを用いる技術であり,地理的な距離の近さによる低遅延なレスポンスを期待できる.
高度交通システム (ITS) のように、クライアントが移動するアプリケーションでは、移動に伴いエッジ間でデータをやり取りすることで、低遅延性を担保できる.一方,クライアントが動き回るアプリケーションでは、エッジ間通信のパターンが多くなり、アプリ開発者が意図しない経路での通信が発生し、低遅延性を損なう恐れがある.
そこで、エッジアプリケーションの開発者に向けて、ネットワーク環境やクライアントの数を変更し、低値延性を確認できるテスト環境を提供する.
テストベッド
アクセス制御は,誰がどの機器の,どの情報へアクセスしてよいか,という権限を制御する技術である.これにブロックチェーンと呼ばれる権限への改ざんなどを防止する技術を応用したフレームワークが研究されている.
しかし,ブロックチェーンを利用する際の手数料である GAS や実行時間はまだまだ改善の余地があるため,Counting Bloom Filter を用いたアルゴリズムにより GAS・実行時間の削減を目指す.
ブロックチェーン
関数型暗号と呼ばれる,近年注目されている暗号を用いてアクセス制御を実装します.
Society 5.0 を実現するためには,従来手法よりも効率的なアクセス制御が必要です.
関数型暗号を用いることでこれを達成できると期待しています.
アクセス制御
Beyond 5G は,超低遅延,超⾼帯域幅,超多数接続を実現することを目指す次世代通信技術である.
こういった超多数接続のデバイスから送られたデータを高速に処理するためには,従来のクラウド技術だけでは対応できない.
そこで,高性能 Edge Platform により地理的に近い場所でデータを処理することで,超低遅延,超⾼帯域幅が期待できる.
従来の Docker コンテナ技術を用いた Edge Platform の起動時間が長く,資源消費が大きいため,V8 エンジンと WebAssembly を用いた高性能な Edge Platform の実装を目指す.
Edge Platform
Wi-Fi 信号の強度は場所によって異なるため、この原理を位置推定できます。しかし、事前にデータを収集するには多くの人手と時間がかかります。 転移学習を利用すると、新しい環境での新しいデータの必要が減ります。
転移学習は画像認識、生物学、工業探傷などの分野でも広く利用されています。深層学習ネットワークとの組み合わせも、現在の研究のホットスポットです。
位置推定