深層学習を用いた機械設備の予防保全

　製造業等では、機械設備の故障停止を防止するために様々な予防保全が実施されている。この取り組みでは、加速度センサーで取得した機械の振動データを用いて、近年、進展が著しい深層学習の各種手法を駆使することにより高精度な予防保全が可能なシステム開発を目指す。

ＩｏＴと機械学習による睡眠時無呼吸症候群のスクリーニング

　診察を受けていない睡眠時無呼吸症候群の患者が多く存在すると考えられており、自覚症状が少なく重篤な病気を引き起こすことから早期発見が重要とされている。そこで、低コストで低負担な閉塞性睡眠時無呼吸(OSA)検知手法を提案する。具体的には、カメラとマイクといった非接触なセンサを用いることで画像データと音響データを組み合わせて機械学習の各種手法を適用する。

ヒト・モノ・コトの計測

　インターネットから社会の動向やニーズを把握することを目的としたソーシャルセンシング技術の研究が進められており，社会調査やマーケティング，データマイニング等の分野で活用されている。その中でもSNS（Social Networking Service）は，サイバー空間とフィジカル空間を融合したきめ細やかな情報交換手段として有効であることが確認されている。しかし，重要性が高くしかも信頼性も担保された情報を随時正確に抽出することは困難である。そこで，Web 上から収集したデータから生活習慣や社会事象，深層学習を用いて，各ユーザ属性と特徴となる文章を自動生成して，その内容からユーザ属性の推定等を行うことが可能である．これにより，日々変化する情報に対応でき，データ量が少ない場合でも信頼性のあるユーザ属性を推定でき，対象にしたいユーザに合った情報を提供が可能となる。その他にもIntelligent Style株式会社と共同でプロジェクトを行っており、スポーツ情報処理やヒト・モノ・コトの計測等に関する研究も行っている。