| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-05-22 14:05 人工知能と電子戦 ○梶原好生（富士通システム統合研）  SANE2017-9 |
|
| 抄録 | （和） | 2012年ころからニューラルネットワークを使って画像から学習するディープラーニング（深層学習）の成果が発表され始め、再び人工知能(AI)研究が再び盛んになっている。防衛装備品やシステムについても、米軍の各研究所や企業においてAI応用の先進的な研究が進められている。電子戦へのAI活用もその研究テーマであり、例えば信号処理のソフトウェア化によって諸元をアジャイルに変更可能な性能を持ったレーダーやジャマーに対抗するため、AI技術の機械学習を応用、脅威識別、分析、対抗策選択を即座に行う研究がなされている。本講演ではAI技術の動向と、その電子戦への適用研究例としてコグニティブEWを紹介する。 |
| （英） | Since around 2012, deep learning studies of learning by image using neural networks have been published, and Artificial Intelligence (AI) research has been reactivated. In areas of defense equipment and systems, advanced research is pursued in the US Department of Defense laboratories and also in contractors. Application of AI to EW is one of the research themes. For example, in order to counter the radar and the jammer in which agile adaptation of specification is possible using software signal processing, research utilizing machine learning of AI technology has been pursued. The aim is to recognize and analyze the threats and select appropriate countermeasures in real time. In this presentation, we introduce AI technology trends and their application research examples to EW, i.e., cognitive EW. | |
| キーワード | （和） | ディープラーニング / AI / 人工知能 / コグニティブEW / / / / |
| （英） | Deep Learning / AI, / Artificial Intelligence / Cognitive EW / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 43, SANE2017-9, pp. 43-43, 2017年5月. | |
| 資料番号 | SANE2017-9 | |
| 発行日 | 2017-05-15 (SANE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SANE2017-9 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2017-05-22 - 2017-05-22 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | レーダ， EW技術及び一般 |
| テーマ（英） | Radar, EW and general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2017-05-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 人工知能と電子戦 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Artificial Intelligence and EW |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | AI / AI, |
| キーワード(3)（和/英） | 人工知能 / Artificial Intelligence |
| キーワード(4)（和/英） | コグニティブEW / Cognitive EW |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梶原 好生 / Yoshio Kajiwara / カジワラ ヨシオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 富士通システム統合研究所 (略称： 富士通システム統合研) FUJITSU SYSTEM INTEGRATION LAB. (略称： FSI) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第2著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-05-22 14:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2017-9 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.43 |
| ページ範囲 | p.43 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2017-05-15 (SANE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]