ソフトウェアエージェントによるによる社会シミュレーション
複雑な社会の動きの完璧な予測や、瞬間的な社会の状態の正確な把握は、AIを用いても極めて困難である。一方で、生物や人間など多くのシステムは、動的かつ予測不能な局面において極めて柔軟に対処している。 本研究では、様々な生物や物体を模擬したソフトウェア(エージェント)を作成し、エージェントの自律行動や相互作用によって、社会に実在する問題や、現実では実現しにくい社会環境での生物の振る舞いなどを検証する。
屋内に設置されている照明光は、多くの場合個体差があります。「部屋A」と「部屋B」の照明機器はたとえ同一モデルであっても微妙な個体差があるのです!もちろん人間が目で見てわかる違いではありません。本技術はそれをAIで識別し、屋内の位置推定に用います。
論文
「屋内定位のための深層学習を用いた既設照明光の個体識別手法CEPHEID」(2019)『計測自動制御学会システム・インテグレーション部門講演会2019』p.1225-1230 .
「CEPHEID: the infrastructure-less indoor localization using lighting fixture's acoustic frequency fingerprints」(2019)『Proc. of the IEEE 45th Annual Conference of the Industrial Electronics Society (IECON 2019)』p.6712-6717.
特許
特願2019-123518
研究シーズ・教員に対しての問合せや相談事項はこちら
技術相談申込フォーム