| 講演名 | 2019-01-16 ［奨励講演］網内分散型深層学習MicroDeepの実装と転倒検知への応用 福島 悠太(阪大), 山口 弘純(阪大), 東野 輝夫(阪大), |
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| 抄録(和) | 近年，センシングデータを無線でリアルタイム集約する無線センサネットワーク（Wireless Sensor Network, WSN）の現実性が高まりつつある．しかし，WSN においては，現場に設置されるWSN からの継続的なセンシングデータを集約するための回線保持の必要性やクラウドにデータを集約することによるプライバシーの懸念などの課題がある．これに対し，我々の研究グループでは，従来クラウドで行っていたデータ学習や異常検出，判定などのタスク処理をセンサネットワークのデータ処理機能にオフロードし，センサネットワーク内（網内）でそれらを効率よく行うための自律的な知能センサネットワークの新しい分散実行アーキテクチャ(MicroDeep)を提案し，畳込みニューラルネットワーク（CNN）を網内実行するためのプロトコル設計を行ってきている．本稿ではMicroDeepをセンサネットワーク上に実装し，実行負荷ならびに通信容量に関する評価を行ったため，それについて報告する． |
| 抄録(英) | In this technical report, we design a new architecture to distribute and execute CNN (Convolutional neural network) over wireless sensor nodes. We have implemented this mechanism on a wireless sensor network consisting of Intel Edison and evaluated learning ability and communication overhead. |
| キーワード(和) | 転倒検知 / 分散コンピューティング / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | Fall Detection / Distributed Computing / Deep Learning / Convolutional Neural Network |
| 資料番号 | MoNA2018-59 |
| 発行日 | 2019-01-09 (MoNA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MoNA |
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| 開催期間 | 2019/1/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | キャンパスプラザ京都（京都駅前） |
| 開催地（英） | T. B. D. |
| テーマ（和） | モバイルコンピューティング、機械学習 in/for モバイル、モバイルネットワークとモバイルアプリケーション 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 新熊 亮一(京大) |
| 委員長氏名（英） | Ryoichi Shinkuma(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田頭 茂明(関大) / 北形 元(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Shigeaki Tagashira(Kansai Univ.) / Gen Kitagata(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石田 繁巳(九大) / 二瓶 浩一(NEC) / 西尾 理志(京大) / 齊藤 隆仁(NTTドコモ) |
| 幹事氏名（英） | Shigemi Ishida(Kyushu Univ.) / Koichi Nihei(NEC) / Takayuki Nishio(Kyoto Univ.) / Takato Saito(NTT DOCOMO) |
| 幹事補佐氏名（和） | 臼井 健(KDDI総合研究所) / 金井 謙治(早大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ken Usui(KDDI Research) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Mobile Network and Applications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［奨励講演］網内分散型深層学習MicroDeepの実装と転倒検知への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Encouragement Talk] Implementation of Distributed Deep Learning over Wireless Sensor Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 転倒検知 / Fall Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 分散コンピューティング / Distributed Computing |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 福島 悠太 / Yuta Fukushima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山口 弘純 / Hirozumi Yamaguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 東野 輝夫 / Teruo Higashino |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-01-16 |
| 資料番号 | MoNA2018-59 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | MoNA-389 |
| ページ範囲 | pp.13-18(MoNA), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-01-09 (MoNA) |