第4回計測インフォマティクス研究会(人工知能学会第2種研究会)
- 開催日: 2020年8月31日(月)
- 場所 : オンライン開催いたします。間近になりましたら参加登録された方にアクセス方法をお知らせいたします。
- 概要:
- 現実世界から必要な情報をデジタル化して収集する計測・センシング技術は、IoT社会が必要とするコア技術です。このような背景の下で、従来技術に留まらず、新しい計測・センシング技術の研究開発が多数行われています。本研究会は、情報、物理、化学、生物など様々な面から、対象の推定原理、計測原理、制御原理、データ構造・アルゴリズム原理、そしてそれらを用いた先端計測・センシングのデバイス・装置、エッジコンピューティングのデバイス・アークテクチャ、情報処理に関する理論・手法・技術について、基礎から応用までの幅広い研究課題を対象とします。そして、産官学の研究者と技術者が互いの研究成果を発表し、討論する場を提供します。今回は第4回研究会を以下の通り開催いたします。発表及び参加費は無料です。幅広い皆様の発表申し込み、参加申し込みをお待ちしております。人工知能学会員に限らずどなたでも申し込みいただけます。
- 発表申し込み:
- 申し込み・原稿提出期間
6月22日~8月10日。発表申し込みはこちらです。人工知能学会員に限らずどなたでも申し込みいただけますが、期間内に研究会所定書式による2~6ページの発表原稿をオンライン提出いただきます。提出原稿は研究会当日に会場にて電子的に配布いたします。原稿著作権等に関する扱いは研究会著作権規程を参照ください。なお、研究会主査及び幹事で構成する委員会において原稿内容が研究会の趣旨から大きく外れると認められる場合には、発表をお断りする場合があります。また、申し込み多数の場合には、期間途中で受付を終了する場合があります。
- 参加申し込み:
- 申し込み期間
6月22日~8月30日。参加申し込みはこちらです。人工知能学会員に限らずどなたでも申し込みいただけます。発表申し込み者は自動的に参加申し込みとなります。また、申し込み多数の場合には、期間途中で受付を終了する場合があります。
- 問い合わせ先:研究会主査 大阪大学産業科学研究所 鷲尾 隆 washio@ar.sanken.osaka-u.ac.jp
- プログラム:
- 8月31日(月)
- 9:50 開会
- 10:00 招待講演 画像再構成とスパース最適化
(東京工業大学情報理工学院情報工学系 小野 峻佑)
- ノイズや情報欠落を伴う計測データから所望の画像を推定する情報技術(画像再構成)は様々な分野において重要な役割を担う。本講演では、「スパース性等の事前知識」 と「計測データとの整合性」の両方を考慮した最適化問題として画像再構成問題を定式化するアプローチ(スパース最適化に基づく画像再構成)について、圧縮センシング等の応用例を題材にしながら基礎から解説する。
- 11:00 スパースモデリングの広域Ⅹ線吸収微細構造解析への応用
(熊本大学, 筑波大学,JST さきがけ,JST PRESTO,九州シンクロトロン光研究センター,
あいちシンクロトロン光センター,東京大学,物質・材料研究機構
熊添博之,五十嵐康彦,Fabio Iesari,岩満一功,瀬戸山寛之,岡島敏浩,妹尾与志木,岡田真人,赤井一郎)
- 11:30 機械学習を用いた解析による単分子神経伝達物質検出
(大阪大学 小本祐貴, 大城敬人, 吉田剛, 足澤悦子,八木健,鷲尾隆,谷口正輝)
- 12:00 昼食休憩
- 13:00 招待講演 スパースサンプリングに基づく視覚的質感の高速計測
(東京工業大学工学院情報通信系 渡辺 義浩)
- 本発表での視覚的質感とは、形状・反射特性・照明の統合によって生成されるアピアランスを指す。その中でも、特に反射特性は大きな役割を担っている。しかし、同特性は入射光方向と観測方向によって多様に変化するため、そのデータ空間は膨大であり、計測には時間を要する。本発表では、幅広い応用展開に向けて同計測の高速化に取り組んだ事例を紹介する。具体的には、ベイズ最適化やニューラルネットワークを駆使することで、サンプリング回数を劇的に減らしつつも、人間の質感知覚に合った精度向上が可能となったことを示す。
- 14:00 嗅覚センサのための伝達関数比に基づくシグナル解析法の開発
(物質・材料研究機構,大阪大学 今村岳,吉川元起,鷲尾隆)
- 14:30 Noise2Noise深層学習を用いた
教師無しのナノチンネル計測ノイズ低減
(大阪大学 鷹合孝之,筒井真楠,鷲尾隆)
- 15:00 ラベルなし事例集合と負事例混入正事例集合からの密度比を用いたクラス事前確率推定
(大阪大学 吉田剛,新家英太郎,鷲尾隆)
- 15:30 閉会