CityFlow:超分散エッジ環境における機械学習システム実現のための知的都市開発環境

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-08-24
• タイトル: CityFlow:超分散エッジ環境における機械学習システム実現のための知的都市開発環境
• タイトル / 言語: en
• タイトル: CityFlow: Smart City IDE for Machine Learning Flow with Distributed Edge Computing
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: エッジコンピューティング・IoT
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属: ブリティッシュ・コロンビア大学
• 著者所属: ランカスター大学
• 著者所属: ランカスター大学
• 著者所属: 慶應義塾大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of British Columbia
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Lancaster University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Lancaster University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Media and Governance Keio University
• 著者名: 河野, 慎; 米澤, 拓郎; 谷村, 朋樹; Giang, Nam; Broadbent, Matthew; Lea, Rodger; 中澤, 仁
• 著者名(英): Makoto, Kawano; Takuro, Yonezawa; Tomoki, Tanimura; Nam, Giang; Matthew, Broadbent; Rodger, Lea; Jin, Nakazawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 都市から収集したデータからの都市の状況推定やイベント検出などの研究が盛んに試みられている．これらの研究の多くは，都市の課題を機械学習タスクとして定式化し，実際に設置した物理センサや SNS などの Web サービスからデータを収集し，機械学習モデルの構築により行われている．都市の課題へ機械学習適用による実運用解決を試みた際，次の問題が生じる．1） データの収集 ・ 処理，2） 機械学習ライフサイクル，3） 時空間的特徴による共変量シフト．本研究では，これらの問題を解決する開発環境 CityFlow の設計と実装を行う．CityFlow では，処理やハードウェアをノードで表現し，タスク間でデータの流れやエッジデバイスの処理の記述が容易になる．本稿では，道路の損傷検出と参加型センシングにおける自動ラベリングをユースケースとして挙げ，CityFlow の有用性について議論する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1271737X
• 書誌情報: 研究報告高齢社会デザイン（ASD）; 巻 2018-ASD-13, 号 11, p. 1-8, 発行日 2018-08-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2189-4450
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会