データ工学が切り開く、モビリティの新しい未来

モビリティへのデータ活用

車でどこかに出かけるとき、経路案内のアプリを使えば、どの道が空いていて何時頃に到着できるのかが瞬時にわかります。この便利なアプリは、膨大な量のデータの上に成り立っています。GPSの位置情報や、道路に埋め込まれたセンサによる計測データ、ETCでのカウント数、運転者の持つスマホの情報などです。リアルタイムで得られるこれらのデータと過去に集積されたデータとを組み合わせてAIに学習させ、渋滞や到着時間を予測しています。
このような「モビリティ（人やモノの移動）」に関する分野へのデータ活用は、自動運転技術の開発などに伴い、ますます注目を集めています。

自動運転車が安全に走る世界

大手通販会社などの物流倉庫で、何台もの自動運転のロボットが自由自在に商品を運ぶ映像を見たことがあるかもしれません。倉庫には信号がありませんが、ロボットたちはぶつかることなくスムーズに動いています。同じように、信号がない道路で自動運転車が停まらず走れるような制御方法について、強化学習を使った研究が行われています。コンピュータシミュレーションで複数の車をランダムに走らせ、例えば「車同士が向き合って停まってしまうといった状態は望ましくない」などと教えます。そうして試行錯誤を繰り返して学習させると、信号がなくてもスムーズに走れるような車の制御モデルが出来上がります。

現実世界とデジタル空間をつなぐ

シミュレーションで作られた制御モデルを現実世界につなぐのがデジタルツインです。デジタルツインとは、現実世界のリアルなデータをリアルタイムでデジタル上に再現するものです。デジタルツインで再現された現実の車の動きに制御モデルを使えば、スムーズな車の流れを妨げないように、それぞれの車が次にとるべき最適な動きをモデルが判断して、現実の車に指示を出すことができます。
デジタルツインの開発研究は、現実世界とデジタル空間をつなぎ、新しい価値を創出するものとして期待されています。

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先生情報 / 大学情報

創価大学理工学部情報システム工学科准教授笠松大佑先生

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データ工学

先生が目指すSDGs

メッセージ

モビリティに限らず、さまざまな分野においてデータを活用する時代が到来しています。エンジニアをはじめ、データ工学の知識を身につけた人材はこれからもどんどん求められますので、ぜひ本学で情報通信技術を学び、世界に羽ばたいてほしいです。そのために、高校生の間は特に数学と英語をしっかり勉強しておきましょう。英語は情報を収集するための武器になります。また、普段からデジタル技術のニュースなどに注意をしておくと視野が広がるのでお勧めです。本学で一緒にイノベーションを創造しましょう。

創価大学に関心を持ったあなたは

創立以来、学生と教職員が大学を創る者として、互いに対話、研鑽を重ねながら大学の価値を高めてきました。こうした教育・研究および社会貢献の成果は、文部科学省のGP（Good Practice）採択など、外部からの高い評価となり、普遍的な価値として、現代の大学教育に大きな示唆を与えています。また国際化が叫ばれる中、62カ国・地域、225大学との交流協定は、真の国際人養成に大いに貢献できることでしょう。