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様々な種類・分野のデータを連携させた実世界の状況分析・
予測による行動支援を可能とするスマートデータ利活用基盤技術の
研究開発に取り組んでいます。

様々な種類・分野のデータを連携させた実世界の状況分析・予測による行動支援を可能とするスマートデータ利活用基盤技術の研究開発に取り組んでいます。

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ＸＧモバイル推進フォーラム（XGMF）白書「Beyond 5Gホワイトペーパー 6G無線技術プロジェクト 1.0版－ AIとDigital Twinの活用」（Beyond 5G White Paper 6G Radio Technology Project - AI/ML and Digital Twin Technologies）（英語版のみ）に、デジタルツイン連携基盤技術に関する記事（II-18. Digital-Twin for and by Beyond 5G）を掲載2025.5.7お知らせ

日経新聞（朝刊5面、Web）に総務省委託研究開発「安全なデータ連携による最適化AI技術の研究開発」での取組が掲載：「ニッチ分野の専門AI、官民で開発　運転支援や避難情報」2024.12.16メディア

The 32nd ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 24)でBest Industry Demo Awardを受賞しました。(Wenbin Gan, Minh-Son Dao, Koji Zettsu:"DriveCoach:Smart Driving Assistance with Multimodal Risk Prediction and Risk Adaptive Behavior Recommendation")2024.10.29受賞

東京農工大スマートモビリティ研究拠点シンポジウム2024 にて講演：「データ連携AIによる運転リスクの予測分析」2024.9.26お知らせ

電波タイムズ（１面）に掲載：「マルチモーダルAIとリスク適応行動推薦によるスマート運転支援」（NICTオープンハウス2024技術展示AI08）2024.7.10メディア

IoTの普及に伴い、多種多様なセンシングデータを相互に連携させ、実世界の複雑な状況把握や、状況に適した行動支援に役立つactionableなデータを生成・利活用することで、スマートで持続可能な社会に向けた高度なサービスが創出されると期待されています。

統合ビッグデータ研究センターでは、様々な種類・分野のセンシングデータを適切に収集し、それらの横断的な相関を発見・学習・予測するデータ連携分析のための機械学習技術やデータマイニング技術の研究開発に取り組んでいます。また、データ連携分析モデルを、個々に収集されたデータに適応化させつつ、それらを相互に連携させ全体最適化を行えるようにする分散連合型のAI処理技術の研究開発にも取り組んでおり、従来のパブリックデータに加えプライベートデータも活用したデータ連携分析を可能にすることで、種々の課題解決に効果的に展開できるようにしています。

さらに、これらの技術を用いて、地域の環境問題を考慮した安全・快適な移動や健康的な生活等を支援するスマートサービスを展開できるよう、その開発に必要なプラットフォームを構築しています。データ連携分析のAPIやユーザ開発環境を提供し、利用者のデータやノウハウを活用した共創型の課題解決を推進しています。

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