エッジコンピューティングにおけるIoTアプリケーションの状況認識を改善する機械学習

エッジコンピューティングにおけるIoTアプリケーションの状況認識を改善する機械学習

3. すべての人に健康と福祉を 9. 産業と技術革新の基盤を作ろう

キーワード

  • エッジコンピューティング技術、機械学習、モバイルヘルスモニタリング

研究シーズの紹介

現在、IoT技術により様々なセンサーからの大量の情報がクラウドセンターで処理されています。クラウドセンターはもちろん大規模なものですが、遠方からも大量の情報がやり取りされるため、帯域幅が不十分になったり、接続性が乱されることがあったり、情報の送信に遅延が生じたりする問題が起こってきました。
そこで、利用者に近いエッジノードで、IoTアプリケーションから送られた情報を処理して効率を高めようとしています。それによりIoTアプリの状況認識がリアルタイムでさらに正確・精密になることを目指しています。そのために機械学習のさまざまなアルゴリズムを検証しています。

Point

エッジコンピューティング技術

  • クラウドセンターでの情報処理をさらに効率化することが可能です
  • IoTアプリケーションの状況認識を多面的・迅速にする効果があります

期待される活用シーン

その他の研究テーマ

  • エッジコンピューティングにおける負荷分散に関する研究
  • エッジAIにおける機械学習の活用に関する研究

研究者

理工学部 情報科学科
教授

アプドゥハン・ベーナディ

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お問い合わせ

九州産業大学 
産学共創・研究推進本部

〒813-8503
福岡県福岡市東区松香台2-3-1
TEL:092-673-5501(内線5501)
FAX:092-673-5490
MAIL:sangaku@ml.kyusan-u.ac.jp

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