深層学習による環境品質予測技術

都市環境に関する様々なセンシングデータの空間的・時間的な相関パターンを発見・予測する深層学習方式の研究開発と、異常気象や大気汚染による交通・健康など社会生活への影響（環境品質）の短期予測と行動支援への応用を行っています。相関パターンの時空間的な連続性や局所性を考慮し予測モデル作成を工夫することで、高い汎用性と予測精度を両立させています。また、ユーザ収集データを連携させ予測を最適化する技術の開発にも取り組んでいます。

この技術は、NICTの統合テストベッド上のxDataプラットフォームに実装され、大気汚染の早期注意報・警報発令支援や、環境に配慮したモビリティやヘルスケアのためのスマートサービス等に応用されています。xDataプラットフォームが提供する応用分野ごとの情報資産（予測モデルや分析データ、処理プログラムなど）と各種APIを用いて、たとえばユーザ参加型で開発する健康アプリや、異常気象時のルートナビなど、異分野データの相関を活用したさまざまなサービスが開発可能です。