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九州大学、人工知能で大学施設内の混雑状況を予測するシステム「K-now」をリリース

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九州大学の先端ラーニング・テクノロジー研究室が人工知能で大学施設内の混雑状況を予測するシステムをリリースした。

大学キャンパス内の”今”の混雑状況をAIで見える化

九州大学の先端ラーニング・テクノロジー研究室(島田敬士准教授)と株式会社アドインテ(本社:京都府京都市、代表取締役:十河慎治 以下:アドインテ)は、共同で大学キャンパス内の”今”の混雑状況と、”これから”の混雑予測を知らせる「K-now」を開発リリースした。

 

キャンパスで生活をする学生や教職員は、日々、食堂やバス停、施設の混雑に悩まされている。これから食堂に向かう時やバス停に向かう時に、「現在の混雑状況がわかると便利だ」という声が多く寄せられていた現状を踏まえ、九州大学の今の混雑状況を知らせるシステム「K-now(ノウ):Kyushu University Now」を開発するに至った。

 

K-now

「K-now」では,アドインテが開発した「AIBeacon」 というセンサーを利用し、「AIBeacon」 に電波接触したスマートフォン等を計数することで、センサー周辺の混雑状況を推定、人工知能にて過去の混雑データを活用し、その後の混雑予測も行う。

ユーザーは、スマートフォンやノートパソコンから「K-now」が提供するWebページ上で、キャンパス内の食堂やバス停、施設などの混雑状況を知ることができる。

また、ユーザはWebページを通して現場からの混雑レポートを返すことも可能。

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今後の展開

今後は、システムが推定している混雑レベルと、ユーザーが感じる混雑レベルのギャップを埋めるためのログ分析を通じ、混雑状況の推定精度を高め、学内の関連プロジェクトと連携して、混雑予測性能を高めていく。

 

また、飲食店や商業施設、レジャー施設等、混雑状況をリアルタイムに知りたいというニーズの高い場所での利用も視野に入れていく。

 

AIBeaconについて

スマートフォン近距離無線通信技術を利用した独自の通信モジュールとして、Wi-FiとBLEの機能を搭載した端末。

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大学発ベンチャーといえばバイオ系などを思い浮かべがちではあるが、最近九州大学はDeNAなどと共同で自動運転の学内実験を行うと発表するなど、様々な分野で活発な動きとなっている。大学に眠るシーズをビジネスに活用する動きは今後も加速していくだろう。

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