MINET卒業生の梅田さんがMIKA2019にて最優秀ポスター賞（若手部門）を受賞しました！
2019年10月2日〜4日に北海道大学で開催された電子情報通信学会「革新的無線通信技術に関する横断型研究会（MIKA2019）」において、首都大学東京大学院システムデザイン研究科修士課程1年の梅田果凛さんが最優秀ポスター賞（若手部門）を受賞しました！
発表タイトルは「無線センサネットワークにおける通信環境とノード処理能力に応じた深層学習の処理分割方式」。近年画像認識で注目を集める深層学習＝ディープラーニングですが、これまで深層学習ではデータをクラウドサーバに送信してクラウド側で計算処理を行うのが一般的です。一方，IoT（Internet of Things）技術の進展に伴って、至るところにセンサや通信装置が配置されることになりますが、これらの計算能力を使って深層学習の計算処理の一部を担当することが考えられます．本研究では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の代表例の一つであるVGG16に着目し、畳み込み層、プーリング層、全結合層などの各層における計算時間と各層から出力されるデータサイズを調査しました。センサネットワークで深層学習の分散処理を行う場合、各センサノードの処理能力が異なる可能性があります。各層での処理量や出力データサイズを利用することで、適切な分散処理を実現することが可能になります．
梅田さんは2019年3月までMINETに在籍し、4月から首都大学東京大学院に入学して朝香卓也教授の研究室に所属しており、三好・山崎研（MYLab）との共同研究に参画しています。深層学習の分散処理に関して、今後も共同研究を進めていく予定です。
梅田さん 受賞のコメント：
最優秀ポスター賞に選出され、大変うれしく思います。日頃から指導いただいている先生方に感謝しています。受賞に非常に驚くと同時に、この研究成果をさらに発展できるよう、改めて気持ちを引き締めて研究を続けていきたいと思います。
私はサーバの負荷軽減、通信量削減を目的とし、無線センサネットワークにおけるセンサの処理能力と通信環境を考慮した深層学習の処理分割方式を提案いたしました。今後の研究としては、深層学習の割り当ての詳細化や動的な割り当てを目標に研究を進めたいと思います。
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