意味を伝える通信で、エネルギー効率と知能を両立
本研究は、AIによるセマンティック圧縮と920MHz帯LPWA通信を融合し、
画像やハイパースペクトルデータを1/100~1/1000まで圧縮しながら高忠実度に伝送する。
これにより、電力制約や通信空白地でもAI解析を実現し、農業や獣害対策、防災DXなどの社会課題に貢献する。
若手研究者産学連携
プラットフォーム
研究の成熟度
TRL1
基本原理・
現象の確認
基礎研究
TRL2
原理・現象の
定式化
基礎研究
TRL3
実験による
概念実証
応用研究
TRL4
実験室での
技術検証
応用研究
TRL5
使用環境に
応じた技術検証
実証
TRL6
実環境での
技術検証
実証
TRL7以上
実環境での
技術検証
※TRL(TRL(Technology Readiness Level):特定技術の成熟度を表す指標で、異なったタイプの技術の成熟度を比較することができる定量尺度
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ビジョン
本研究は、AIによるセマンティック圧縮と920MHz帯LPWA通信を融合し、
画像やハイパースペクトルデータを1/100~1/1000まで圧縮しながら高忠実度に伝送する。
これにより、電力制約や通信空白地でもAI解析を実現し、農業や獣害対策、防災DXなどの社会課題に貢献する。
最終用途例
APPLICATION
室蘭市の飛び出し多発エリアにAIカメラを設置し、侵入から警報まで5秒以内で完結。
夜間含めF値0.85以上を実証。自治体・警察データと連携し交通事故削減を評価。
MARKET
IMPLEMENTATION
強み
開発中のAIoTノードは、920MHz帯LPWA通信と超低消費電力制御を組み合わせ、送信1回あたり1mWh未満を達成する。
スリープ制御と自律的なセマンティック通信により、外部電源なしで半年以上連続稼働することができ、遠隔地や電源制約環境での長期運用を可能にする。
テクノロジー
本技術は、Diffusionモデル・U-Net構造・軽量化アーキテクチャMambaを組み合わせ、
SSIM0.9以上を維持したまま99%超の圧縮率を実現するセマンティック圧縮アルゴリズムである。
従来のIoTシステムでは送信困難であった画像・映像・HSIデータを、920MHz帯LPWAネットワーク上で効率的に伝送することが可能であり、
通信量と消費電力を同時に削減できる。
また、エッジ側のAIデバイスで推論を行い、セマンティックベクトルのみを送信することで、クラウドとの協調処理を最適化する。
これにより、遠隔環境におけるリアルタイムな知的情報共有を実現することができる。
共同研究仮説
本研究の成果により、企業は低電力・長距離通信対応のAIoT端末を自社製品へ応用できる。
スマート農業や防災監視などの分野で新たなビジネス機会を創出し、共同研究を通じて商用化モデルの確立を目指す。
研究者
2007年06月 華中科技大学 コンピュータ理工学部 コンピュータ理工学専攻 卒業,中華人民共和国
2009年06月 華中科技大学 博士前期 コンピュータ理工学研究科 コンピュータソフトウェア論理学専攻 修了 中華人民共和国
2015 年 3 月 会津大学 博士後期,コンピュータ理工学研究科,コンピュータ・情報システム学専攻,修了(最終学歴)
2015 年 4 月 国立大学法人室蘭工業大学 工学研究科 博士研究員
2018 年 9 月 国立大学法人室蘭工業大学 工学研究科 助教
2021 年 1 月 国立大学法人室蘭工業大学 工学研究科 准教授