お知らせ
CATEGORY
2023/12/27
日経新聞に「住友電工、AIで渋滞予測 京大と開発、物流24年問題に対策」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が日経新聞（2023.12.27、紙面）に掲載されました。
2023/11/25
JSTさきがけ「信頼されるAI」研究成果報告会のスライドをアップしました
「リライアブルな意思決定のための時空間因果推論モデルの研究」のスライドはこちらです。
2023/11/15
理研AIP ミニワークショップのスライドをアップしました
理研-AIP ミニワークショップ 機械学習による人間の選択行動 とシミュレーションの新展開のスライドはこちらです。
2023/11/09
JSTNews11月号に「交通渋滞を正確に予測するAIを開発」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」がJSTNews 11月号（2023.11.1、紙面および電子版）に掲載されました。
2023/11/01
日経新聞「AI使い信号制御、都内の渋滞対策 警視庁が全国初導入」で渋滞予測AIに関する取り組みが紹介されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」に関する取り組みが日経新聞（2023.10.19 一面、電子版）に掲載されました。
2023/11/01
人工知能学会全国大会優秀発表賞を受賞しました。
2023年度(第37回）人工知能学会の発表「階層クラスタリングの安定化」で全国大会優秀賞（JSAI Annual Conference Award）を受賞しました。
2023/10/19
Yahoo!ニュース、 マイナビニュース、LabBrains、サイエンスポータルに「交通渋滞の長さを精度良く予測、京大などがAI開発 警視庁のビッグデータで学習」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」がYahoo!ニュース、 マイナビニュース、サイエンスポータル（2023.10.5 電子版）に掲載されました。
2023/10/06
子供の科学11月号に「1時間先の渋滞を正確に予測できる！」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が子供の科学11月号（2023年10月10日、コカトピ！）に掲載されました。
2023/10/02
京都大学大学院情報学研究科の講師になりました
2023年10月2日付で京都大学大学院情報学研究科の講師になりました。
2023/10/02
客观日本に「京都大学和住友电工系统开发出可准确预测交通拥堵长度的AI，实现“误差小于40米”的高精度预测」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が客观日本- 日本信息平台（2023年10月2日 電子版）に掲載されました。
2023/09/26
大学ジャーナルオンラインに「今後起きる交通渋滞を高精度に予測する、時空間AI技術「QTNN」開発」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が大学ジャーナルオンライン（2023年8月15日 電子版）に掲載されました。
2023/09/26
電気新聞に「AIで渋滞を精密予測 住友電工系 京大など 実運用へ評価試験」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が電気新聞（2023年8月8日 電子版）に掲載されました。
2023/09/26
日本経済新聞に「京大と住友電工システムソリューション、渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」を開発」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が日本経済新聞（2023年8月8日 電子版）に掲載されました。
2023/09/20
Science Japanに「Kyoto University and Sumitomo Electric Systems Solutions develop AI for accurate traffic jam prediction: High accuracy mapping with less than 40m of error for one hour in advance」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」がScience Japan（2023年9月20日 電子版）に掲載されました。
2023/09/14
科学新聞に時空間AI「QTNN」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が科学新聞（2023.08.25 紙面）に掲載されました。
2023/09/14
日刊自動車新聞に「住友電工子会社と京大、渋滞予測の新手法を開発 AIと交通工学で高精度の予測実現」が掲載されました
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」が日刊自動車新聞（2023年8月8日 紙面・電子版）に掲載されました。
2023/08/23
大学見本市2023〜イノベーション・ジャパンに出展します
大学見本市2023においてJST戦略研究推進部 採択課題展示として、「都市の未来予測と意思決定を支える時空間AI技術 (Spatio-temporal AI for Forcasting Future Cities and Supporting Decision-Making)」と題した展示を行います。
2023/08/07
渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」を共同プレスリリース
京都大学、住友電工システムソリューション株式会社、JSTより、渋滞長を予測する時空間AI「QTNN」を開発―東京都の1時間先の渋滞長予測で誤差40m以下を達成―の共同プレスリリースを行いました。
2023/06/09
ECML PKDD 2023 に論文が採択されました
ECML PKDD 2023 に論文が採択されました
2023/05/17
KDD 2023 に2本の論文が採択されました
The 29th SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)
