实时行为分析通过各种传感器等测量作为人类、动物和机器人行为线索的信息，并实时分析、估计、预测和可视化状态和趋势，并与之协同工作创建系统。控制和分发信息的技术的总称。

　实时行为分析对于“IoT（物联网）”所需的实时性能和先进的分析处理是必不可少的，“IoT（物联网）”是近年来备受关注的技术，例如连接的家用电器和机器人到互联网上，相互配合运作。据说这将是一项基本技术。此外，我们的目标是在加强技术能力方面进行有意义的研究，包括使用人工智能，如基础设施建设、数据科学方法和深度学习来支持它。

　在本次联合研究中，我们将利用神经网络（模拟人脑信息处理功能的人工智能系统）等机器学习技术，将实时行为数据动态分类为时序信号模式，目的是建立可用于数据预测和生成的技术。

　研究人员是电子通信大学信息科学与工程研究生院信息学系信息学系的Itsu Shono教授。Shono 教授是“人工智能高级研究中心”的主要成员之一，该中心于 2016 年 7 月在电气通信大学首次作为国立大学成立，并将利用该中心的知识- Shono 实验室最先进的神经网络......联合研究的具体内容将在未来任何时间作为研究的中期结果公布。