大阪大学産業科学研究所の松原靖子教授、櫻井保志教授は、小型デバイス内部でのリアルタイム学習と予測機能を実現する世界最速・最高精度のエッジデバイスAI（以下、エッジAI）の開発に成功しました。これまでのエッジAIは、大規模...

大阪大学大学院情報科学研究科大学院生の楊陽（よう よう）さん（博士後期課程）、大倉史生准教授（マルチメディア工学専攻コンピュータビジョン講座）らの研究グループは、AI・深層学習を活用し、様々な植物種の葉・しおれなどによる様々な変形を、単一のモデルで表現可能なCG技術「NeuraLeaf」を世界で初めて開発しました。このCGモデルは、植物種・変形をそれぞれ異なるパラメータによりコントロール可能なパラメトリックCG...

大阪大学大学院工学研究科のYU Jiaxiさん (２０２5年３月博士前期課程修了)、福田知弘教授、矢吹信喜名誉教授（現・東京都市大学特任教授）の研究グループは、水害後の建物被害を迅速かつ正確に評価するための新たなAI技術を開発しました。本技術は、ラベル付きの訓練データが限られるという災害時の典型的な課題に対応するため、深層学習と半教師あり学習を組み合わせた点が特徴です。迅速かつ正確な建物被害評価（BDA）は効果的な災害対応に不可欠ですが、災害直後に大量のラベル付きデータを入手することの困難さや、衛星画像における被害の兆候が微妙であるという課題に直面しています。既存の深層学習による変化検...

大阪大学大学院工学研究科のHU Anqi 特任研究員（常勤）、矢吹信喜名誉教授（現・東京都市大学特任教授）、福田知弘教授の研究グループは、都市緑地の多時相評価を目的とした新たな解析フレームワークを開発しました。本技術は、ストリートビュー画像から得られる都市景観情報をもとに、深層学習と3D再構成技術を組み合わせることで、植物種別の季節変化を高精度に定量化できる点が特徴です。従来の都市緑地評価手法には、「植物種や季節変化に関する情報を反映できない」、「視点の標準化が困難で、時期や場所による撮影条件の違いにより一貫性のある比較分析ができない」、「植物の季節変化や多様性に対応した動的な評価指標...