深層学習による環境品質予測技術・運転リスク予測技術

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特徴・優位性

高い汎用性と予測精度を両立
xDataプラットフォームに実装済
ユーザ収集データを連携させ、予測を最適化
NICT総合テストベッドを活用。共同研究、技術移転歓迎

用途・応用分野

異常気象や大気汚染のモニタリングと対策支援
運転リスク等に応じたリスク回避運転推薦や交通ナビゲーションなど、スマートシティ向けサービスの開発

概要

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やマルチモーダルAIの研究開発をもとに、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や、走行シーンで発生する運転リスクの予測とリスクに適応する行動推薦など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た予測モデル作成や、環境データと運転データのマルチモーダルAI技術により、高い予測精度を実現させています。(2025年6月19日更新)