ICOIN2026で発表しました

2026年1月14日～1月16日にベトナムハノイで開催された The 40th International Conference on Information Networking (ICOIN 2026) で口頭発表しました。

(1)Toshiaki Hirata, Kaoru Kaneko, Anomaly Detection in Distributed Refrigeration and Air-Conditioning Systems Using Federated Learning

[概要]分散環境におけるIoTを用いた空調・冷凍設備の異常診断において、 Federated Learning(FL)を適用し、各拠点のローカル学習と比較評価した。その結果、畳み込みオートエンコーダにおけるFLの有効性を確認し、また、FLの一種であるFederated Representation Learning(FedRep)のネットワーク分割方法やパディング層の設計が異常検知精度に影響することを示した。

(2)Yoshinobu Tanno, Toshiaki Hirata,Yasuo Matsuok,Yutaka Matsuoka, Depth-Based Attitude Anomaly Detection for Small UAVs Using a Convolutional Autoencoder for Health Inspection

[概要]深度センサのみで小型UAVの姿勢を解析し、異常を検知する手法を提案する。実験では荷重付与を疑似故障として設定し、荷重の増加に伴い異常スコアが上昇することを確認した。

当研究室では、AI/IoTの産業分野への応用研究を推進しています。興味のある方は、遊びに来てください。