Hidetomo Shibamura 研究室

本研究室は、IoTデバイスやウェアラブル機器といった限られた計算能力とエネルギーを持つ小型デバイス上で、深層学習モデルを効率的に動作させることを目指しています。工業用途を含む多くの場面でIoTシステムが活用される一方で、これらのデバイスには高い精度の計算が求められることと、電力消費を抑える必要があるという課題があります。 この課題に対して、研究室では複数のアプローチを進めています。一つ目は、エッジデバイスとクラウドの間で計算を分担する仕組みを構築し、エネルギー消費、実行時間、コスト面での効率を評価することです。二つ目は、身体に装着したセンサーネットワークを用いて、受信信号強度やセンサーデータと人間の姿勢との関係を明らかにし、その知見を機械学習モデルに応用して、より正確な姿勢検出を実現することです。これらの研究を通じて、エネルギー制約のあるデバイス環境でも高精度な知識処理が可能な実装方法を開発しています。