ユビキタスインテリジェントシステム研究室の紹介

ユビキタスインテリジェントシステム研究室では、組込みシステム・ポータブルセンサ・無線ネットワーク・クラウドコンピューティング・人工知能などを通じて、様々な課題を解決するシステムの設計・開発・評価に注力しています。本研究は、以下の分野で実施されています。

• 機械学習と深層学習アルゴリズムを用いたデータ解析
• エッジコンピューティングデバイス上での人工知能ソリューションの開発により、リアルタイムかつ低コストのデータ分析のサポート
• データ分析に関するフィードバックをユーザーに提供するためのアプリケーションまたはサービスの開発

この研究は、社会の健康意識を高めるためのスマートヘルスケアシステムや、スマートシティのためのさまざまなモノのインターネット(IoT)アプリケーションに応用できます。

過去の研究内容

本研究室のNico Suranthaはスマートヘルスモニタリング、スマート農業、スマートホーム/オフィス向けのスマートIoTシステムに関する研究を行ってきました。スマートIoTとは、人工知能(AI)機能を搭載したIoTシステムを意味します。AI 機能は、収集されたデータに対するより多くの洞察を迅速に提供し、対象分野の専門家が問題を診断し、問題を解決するための決定を下すのに役立ちます。AI 機能は、システムの自動化にも使用できます。

医療システムでは、睡眠モニタリング https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3167637のためのIoTシステムに取り組んでいます。このシステムでは、加重極値学習マシン(W-ELM)と粒子群最適化(PSO)の組み合わせを提案しています。これは、記録された心電図(ECG)信号から患者の睡眠段階を識別するために使用されます。睡眠ステージ情報は、睡眠の質の評価に利用されます。このシステムにより、センサーを装着した患者さんは、携帯電話から睡眠の質に関する情報を毎日取得することができます。 この情報は、睡眠クリニックの医師が患者の睡眠問題を診断するためにも使用できます。本研究では、マイクロサービスとイベント駆動型アーキテクチャをベースとしたIoTクラウドプラットフォームを提案し、メモリ消費量を削減しながら高性能化を実現できます。

また、過去の論文などについては faculty profile に記載。

現在の研究内容

現在、以下のテーマで研究を行っています。

• ウェアラブルまたはポータブルセンサーと機械/ディープラーニングを使用した人の健康の監視と検出
• IoTと機械学習/深層学習を用いたスマートホームエネルギー管理
• 予測メンテナンスのためのビッグデータと機械学習
• 機械学習/深層学習のためのハードウェアアクセラレータ設計

ユビキタスインテリジェントシステム研究室で学び、共に働くことを希望される方大歓迎です。留学生も大歓迎です!

関連情報

また、東京都市大学のホームページでも、利用可能な奨学金をご確認ください。

Financial Aid and Scholarship at Tokyo City University

Japanese Government Scholarship