当研究室では、機械学習の汎用基盤技術研究のみならず、NTT事業と関わりが深い諸分野、さらには、科学分野への機械学習の応用研究も行っています。
具体的な応用研究内容のいくつかを下記に列挙します。
都市から観測されるデータには人間の活動に起因した偏在が生じます。このような偏在を活動パターンとその発生するリズムとして抽出し、解釈の容易な形に可視化する技術を紹介します。例えば、本技術で交通量データを解析することで、地域や時間帯による交通量の傾向を理解する手助けとなります。いつ・どこでどのような観測が得られたかというデータと道路網などの位置に関する情報を用意すれば、活動パターンとリズムを自動的に抽出できるため、様々な解析に応用できます。また、センサの故障、ネットワークの不具合、サーバ異常によってデータに生じる欠損値の推定や復元も可能です。
NTT CS研オープンハウス2017 研究展示 02
大規模イベント会場などにおいて、近未来の混雑状況やリソース需要を予測し、全てのお客様が快適に周遊できるような巡回スケジュールを自動作成、ナビゲーションする技術です。観光地、イベント会場、空港、商業施設などで、お客様が安心、安全に移動できる社会インフラの実現を目指します。
NTT CS研オープンハウス2016 研究展示 04