Nico Surantha

Call for Papers: [Signals] (ISSN 2624-6120) Special Issue on “Recent Advances of Wireless Communications”

Dear colleagues, The open-access journal Signals (ISSN 2624-6120) is pleased to announce thatwe have launched a new Special Issue entitled “Recent Advances of WirelessCommunications.” I am serving as Guest Editor for this issue. Given the depth of your expertise in this field, I would like to cordiallyinvite you to contribute an article to the Special …

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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

本研究のNico SuranthaがUABバルセロナでゲスト講演

本研究室のNico Surantheは、バルセロナ大学のジョーディ・カラビナ教授(Prof.Jordi Carrabina)の授業「デジタル信号処理における統合システムの設計(DSIPD)」にてゲスト講師を務めました。ニコ・スランタは、修士学生に向けて、”産業用無線アプリケーションのためのシステムオンチップ(SoC)”と”スマートヘルスモニタリングのためのモノのインターネット(IoT)”という2つのテーマで講義を行いました。 参考文献 N. Surantha, N. Sutisna, Y. Nagao and H. Ochi, “SoC design with HW/SW co-design methodology for wireless communication system,” 2017 17th International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT), 2017, pp. 1-6, doi: 10.1109/ISCIT.2017.8261177. N. Surantha, A. Maria, Y. Nagao and H. Ochi, “Multiprocessor system-on-chip design for industrial wireless application,” 2016 …

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Nico Surantha Gave a Guest Lecture at UAB Barcelona

Nico Surantha was invited as a guest lecturer at the Design of Integrated Systems for Digital Processing (DSIPD) class hosted by Professor Jordi Carrabina at Universitat Autonoma de Barcelona (UAB). Nico Surantha delivered two topics about integrated systems applications in this master program class, which are about System-on-Chip (SoC) design for industrial wireless applications and Internet-of-Things (IoT) Systems …

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Ubiquitous Intelligent System (Introduction)

In Ubiquitous Intelligent System Lab, we focus on the design, development, and evaluation of the intelligent system to solve the human being problem through the aid of embedded systems, portable sensors, wireless networks, cloud computing, and artificial intelligence. The research is conducted in the following area: Data analysis using machine learning and deep learning algorithm. …

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NICO講師の論文がIEEE Accessに掲載されました。https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3167637

Our new paper has been published in IEEE Access journal paper!! In this paper we published about our proposed IOT platform for sleep monitoring based on even-drivent and microservice architecture. We also propose the combination of weighted extreme learning machine (WELM) algorithm and particle swarm optimization (PSO) to identify the sleep stages of the patient. …

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決定木を用いたタイタニック号の生存者予測 [Satoshi Ikegami]

参考にさせて頂いたサイト様↓ 【Kaggle初心者入門編】タイタニック号で生き残るのは誰? 使用したコードはこちら 概要 タイタニック号(titanic)の生存者予測 -タイタニックの乗客データの使用(Kaggleのデータセット) -Pythonを用いて決定木の機械学習を用いて生存or死亡を乗客ごとに判別 -結果をウェブ上にて判断(正答率の確認)

CNNを用いた犬・猫の画像判別 [Yuta Sukizaki]

参考にさせて頂いたサイト様 ↓ 【入門】深層学習で犬・猫を分類してみる【2値分類, Tensorflow】 使用したコードはこちら 概要 【最終目標】送電線点検×ドローンを実現 ⁃画像判別の基礎知識を身に着けることが必要 ⁃Pythonの勉強・環境構築 ⁃画像判別の手法について学ぶ ⁃簡単なデータセットを利用して画像判別