실시간 행동 분석이란, 인간이나 동물·로봇의 행동의 단서가 되는 정보를 각종 센서 등으로 계측하고, 그 상태나 동향을 실시간으로 분석·추정·예측·가시화, 또, 그들과 연동해 시스템을 제어하거나 정보를 전달하는 기술의 총칭.

　실시간 행동 분석은 최근 주목받고 있는 기술, 가전품·로봇 등이 인터넷에 접속되어 상호 연계하여 동작시키는 'IoT(사물의 인터넷)'에 요구되는 실시간성과 고도의 해석 처리에 불가결 한 요소 기술이 된다고 한다.게다가 그것을 지원하는 인프라 구축, 데이터 사이언스 수법, 딥 러닝 등 인공 지능의 활용을 포함한 기술력 강화라는 점에서 의미 있는 연구를 목표로 한다.

　이번 공동 연구에서는 실시간 행동 데이터를 신경망(인간의 뇌의 정보 처리의 기능을 모델로 한 인공 지능의 시스템) 등의 기계 학습 기술을 이용하여 시계열 신호의 패턴 분류나 동적 데이터 예측·생성에 이용할 수 있는 기술을 확립하는 것이 목적.

　연구 담당자는, 전기 통신 대학 대학원 정보 이공학 연구과 정보학 전공의 쇼노 일 교수.쇼노 교수는 2016년 7월에 전기통신대학 내에 국립대학으로서는 처음으로 설치된 '인공지능 첨단연구센터'의 주요 멤버 중 하나로 쇼노연구실의 최첨단 신경망의 지견을 살려 간다. .공동연구의 상세에 대해서는 연구의 중간 성과 등으로 앞으로 수시로 발표할 예정이라고 한다.