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深層学習による盲目的送信機位置推定のスケーラビリティ研究

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田中専務

拓海先生、この論文の話を部長から聞いたのですが、要点を簡単に教えていただけますか。現場導入を検討するうえでの投資対効果が気になります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！この論文は、深層学習（Deep Learning, DL）を使って、複数の「協力しない」送信機の相対位置を、受信信号強度（Received Signal Strength, RSS）だけで推定する研究です。つまり、送信機側の協力が期待できない現場でも位置推定ができるかを検証していますよ。

田中専務

受信信号の強さだけで位置を推定できるのですか。うちの工場では複数の無線機器が混在しているのですが、混信する場合でも大丈夫ですか。

AIメンター拓海

大丈夫、良い質問です。論文ではまず同時に複数アクティブな送信機の数を推定し、その数に応じた出力を持つ深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Network, DNN）で相対座標を推定します。混信環境でも学習データ次第で頑健に動く可能性がある、というのが主張です。

田中専務

これって要するに、監視カメラの代わりに無線の「音の大きさ」を頼りに位置を割り出す、みたいなことですか？

AIメンター拓海

いい比喩です。その通りです。監視カメラが映像を使う代わりに、無線センサが拾ったRSSという

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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