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2020年度部門表彰者の声：ベストプレゼンテーション表彰

防衛大学校
大野建幸

　この度は，日本機械学会２０２０年度年次大会にて発表しました「LSTMを用いた車両に作用する加速度の予測」に対し，情報・知能・精密機器部門ベストプレゼンテーション賞を頂きまして，誠に光栄に存じます．ご指導いただいた先生方に，この場をお借りして御礼申し上げます．

　本発表の内容は，救急車内の患者が受ける加速度を低減する際などにアクティブに寝台を制御するときの遅れを補償することを目的として，時系列予測に応用可能なディープラーニング手法の一つであるLong Short Term Memory (LSTM)を用いて，走行中の車両に作用する前後・左右方向の未来の加速度を各時間刻みで予測し，実時間での車両加速度予測における有用性について評価したものです．ディープラーニング手法による予測は従来の確率統計モデルによる予測に比べ，特に非定常過程の時系列予測において有効であり，今後のさらなる研究によって予測精度の向上が期待できます．

　現在は研究開発の仕事に携わっておりますが，この受賞を励みとして日々精進の気持ちを忘れず，邁進していく所存です．最後になりますが，日本機械学会情報・知能・精密機器部門の今後の更なるご発展を祈念して，受賞者の声とさせていただきます．

図　LSTMを用いた実時間予測

Last Modified at 2021/8/31