Team 05.

データ関係性数値解析

都市の交通ビッグデータをまちづくりに活かすためのデータのモデル化、アルゴリズムおよび解析手法を探究する。

都市の大規模な交通ネットワークを解析し、未来のまちづくりに活かす。

近未来の都市レベルの大規模交通ネットワークと、その中での人の活動に関わる情報を有効利用することを想定して、データのモデル化とアルゴリズムおよび解析手法を構築することを目指しています。また実際の都市の交通データを大規模解析することで、新たな道路や駅などの交通インフラの建設がどのように人・車・物の移動に影響を与えるか、予測することが可能になるアルゴリズムの開発も進めています。

研究概要

データ関係性数値解析チームでは、「安全性・秘匿性を考慮した次世代AIプラットフォーム」の開発を進めています。人の移動に関するモビリティのデータには、個人のプライバシー情報が含まれるため、その扱いには十分な注意が必要です。そこで本チームでは、交通ビッグデータをプライバシーに配慮しながら有効活用するために、一方向にしか展開できず元のデータの形に戻すことができないような変換をしたデータ表現を用いてAIが学習するアルゴリズムを考案しました。また、海外の都市の実際の交通データを解析することで、都市の交通をモデル化するという試みも進めています。将来的には、日本の都市のデータを用いて研究を行いたいと構想をしています。
また、大量のデータを扱う機械学習の計算において「固有値計算」という数値計算法がよく現れます。本チームでは、固有値計算を高性能化した解析アルゴリズムの開発も同時に進めており、開発できた手法をモビリティ分野にも応用したいと考えています。