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「計測は科学の母 (mother of science)」と言われ、科学の進展と計測科学の発展は極めて密接な関係があります。 今、計測科学と情報科学・数理科学の融合によって、これまでの計測の在り方・概念を変え、さらに計測数理・情報科学の新たなシーズを創出する、学際領域「計測インフォマティクス」が生まれています。情報科学や数理科学を計測に単に応用適用するだけでは、革新的な計測は可能になりません。対象と観測者を繋ぐ計測の数理的構造を理解しつつ、計測の目的に合った情報処理手法の研究開発が重要になります。本講演では、計測インフォマティクスの枠組みを説明し、研究開発の具体例とそれらの基礎原理についてお話しします。

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データ駆動型社会では、IoT技術により様々なセンサー、端末からビッグデータを収集し、増え続けるビッグデータを高速に学習するAI技術がビジネスの成否を左右する大きな鍵となります。本講演では、様々な環境から得られたセンサ信号のリアルタイム高精度分析を行うことができる世界最速の開発ソフトウェアを紹介し、実際の工場の生産ラインの支援などに役立つ製造業DXや自動車運転支援に関する取り組みを実例とともに紹介します。

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ROS2 (Robot Operating System 2) はロボットアプリケーション開発のためのオープンソースソフトウェアである。ROS2を用いることで、例えばロボット動作ログの保存・プレイバックを行ったり、誰かが作成したライブラリをシームレスに利用したりすることができる。本講演では、ROS2の基本的な構造を紹介し、非常に簡単なコード例や利用例を紹介する。

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本講演では、双腕ロボットによる組立や料理などの作業を計画する研究について、主に著者らの研究室の成果を中心に発表する。組立説明図や、料理レシピなどを基にして、ロボットの動作を生成する。また、人とロボットとの協働作業の計画や、LLMを用いた計画などについても紹介する。

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深層学習の技術が様々な分野で活用されていることは周知の事実であるが、深層学習は近年高次元の偏微分方程式を数値的に解くツールとしても著しく発展している。本講演では、深層学習と確率論的な方法、特に確率微分方程式の数値解法を融合させた高次元非線形偏微分方程式の数値計算法について紹介する。まず深層学習の基礎と確率微分方程式の数値解法の全体像を俯瞰した後、偏微分方程式の数値計算において深層学習の方法と確率論的方法がどのように結び付くか解説する。さらに高次元偏微分方程式に対して効率的な計算を実現する収束の速い近似法を紹介する。講演では様々な非線形偏微分方程式に対する数値計算例をアルゴリズムとともに紹介する。

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グラフ剛性理論とは、リンケージやトラス構造など、離散的構造物の剛性の数理モデルを取り扱うための枠組みであります。空間内の点対間に対する距離制約など、幾何制約システムの背後に潜む代数的・組合せ的性質を解析するための数理的ツールやアルゴリズムを開発することが目標となります。本講演では、グラフ剛性理論の数理的基礎を解説し、ネットワークの配置同定問題や隊列制御などの具体的話題との関係を紹介します。

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深層学習(ディープラーニング)などによる機械学習を、今後、様々な分野や産業・社会で有効に活用するためには、深層回路などの機械学習による判断根拠と機序を人に「説明できる」必要がある。人が機械の考え方を理解することで、人と機械の間の知識の授受や意見交換・相互作用が生じ、人と機械の知能の「共進化」が可能になる。本講演では、深層学習以降の今後の機械学習研究とその社会実装の潮流・将来像について解説する。

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制御系の性能を向上させるためには、制御器のパラメータを適切に設定する必要がある。本講演では、制御系のパラメータを対象システムのモデルを用いずに観測データから直接調整する方法として、ベイズ最適化を用いる方法を紹介する。ベイズ最適化を用いる方法はシステムや制御器が非線形でも、評価関数がモデルマッチング以外のものでも適用できる、非常に応用範囲の広い方法である。ベイズ最適化に関する基礎から最近の動向までをまとめる。

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複雑な自律ロボットシステムを開発する上でシミュレーションの重要性が高まっている。近年はゲーミングエンジンによるフォトリアリスティックな可視化やセンサーシミュレーションの活用が増えている。本講演ではMATLABおよびSimulinkとUnreal Engine®を連携し、自動運転や移動ロボット、ロボットアーム、ドローンなどの様々な自律システムを3D環境でシミュレーションする例を紹介する。可視化に留まらず、カメラやLidarのようなセンサーモデルを含めた閉シミュレーションや、合成センサーデータを活用したディープラーニングによる物体認識や強化学習への適用例についても触れる。最後に3DシミュレーションとNVIDIA® Jetson®などの実機ハードウェアの連携のデモンストレーションを行う。

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現代の数値気象予報の土台となっているデータ同化は、数値シミュレーションモデルと観測・実験データを融合する計算技術として、極めて広範囲の科学分野への浸透が進んでいる。本講演では、データ同化の基盤理論であるベイズ統計学の基礎的事項や、モデルとデータを融合するための代表的なデータ同化手法であるカルマンフィルタ、アンサンブルカルマンフィルタ、粒子フィルタ、4次元変分法のアルゴリズム、およびデータ同化によるモデルパラメータや状態の推定方法とその不確実性評価方法について講述する。また、地震学分野および構造材料分野などにおけるデータ同化の応用例について紹介する。

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信号処理や機械学習などに現れる推定問題では、所望情報のスパース性が凸最適化によって広く利用されている。一方、非ゼロ成分が特別な構造を有する「構造的スパース性」はスパース性よりも詳細な特徴であり、推定精度向上のための鍵となるはずだが、具体的構造の未知性が障壁となって十分に活用されてこなかった。本講演では、構造的スパース推定の基礎について説明した後、講演者らが提案した所望情報に対して適切な構造を自動的に特定可能な凸最適化型構造的スパース推定法を紹介する。

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もっとも基本的な物理法則である量子力学を計算の原理として用いる次世代のコンピュータが量子コンピュータである。80年代から量子コンピュータの基礎研究が行われてきたが、2014年以降、産官学を巻き込んだ量子コンピュータ開発が世界的に繰り広げられている。今では、クラウドで量子コンピュータ実機が使えるようになったり、ライブラリやコンパイラなどの開発環境が整備されてきたりしている。2019年には、Googleが50量子ビットを超える規模の量子コンピュータを実現し、特定のタスクにおいてスーパーコンピュータよりも高速であることを実証し話題になった。現在、このような量子コンピュータを機械学習、金融工学、化学・材料分野へと応用する取り組みが世界的に始まっている。実応用のためには乗り越えないといけない課題も多いが、新たな発想、異分野の人材の参入を促すイノベーションの起点となりつつある。本講演では、このような量子コンピュータの現状や、応用が期待される分野や、今後の展望など、世界的な動向やわが国の取り組みも含めてお話する。

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我々は、オムロンユニークな人と機械の関係性「融和」を訴求するため、7年間にわたり人の成長や可能性を引き出す卓球ロボット「フォルフェウス」を継続的に開発している。より高度な「融和」を実現するため、ピン球の過去軌跡から回転速度を高精度に推定する技術や、自身のミスからパラメータを学習的に調整する技術を開発しており、人のようなスピード感のある高精度なラリーを実現できるようになった。今回の講演では、卓球ロボットに搭載されているそれら技術や、CIIE2020にて初出展した協調ロボットを活用したデモについて紹介する。

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ロボットをより多様な実環境で働かせるためには、個別の問題解決だけでなく、対象や環境の変動に対処する過程にも注目する必要がある。本発表では、このような「開かれた知能」の問題に対して、「ロボットの自律的なボトムアップなアプローチ」「環境に適合させるための設計コストの低減」という観点から、移動ロボットのナビゲーション課題を中心に、ロボットシステムを自動的な過程により環境に適応させる方法に関する研究事例を紹介する。

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可視光・赤外線で観測する天体望遠鏡としては国内最大となる3.8mの口径を持つ「せいめい望遠鏡」が2019年より稼働を始めた。極めて微かな光を捉えるため天体望遠鏡には高精度かつ巨大な反射鏡が求められるが、大きな鏡の製造・運搬には限界がある。それを解決する手段として、たくさんの小さな鏡を作り、望遠鏡上に光の波長よりも高精度で並べることにより1枚の大きな鏡として機能させる分割鏡方式がある。本講演では日本で初めて分割鏡方式を実現したせいめい望遠鏡の紹介を通して、最先端の天文学を支える制御技術について述べる。

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生産システムの状態は作業というトリガーによって変化していくため、その時間発展はいつどの作業を行うかの意思決定に依存する。この意思決定は、外部からの介入と捉えられることが多いが、システム自体の内部の自律主体によって下されているとみなすこともできる。後者の立場に立つと、生産システムが人と機械（計算機）の知的協働によって運用されている姿が浮かび上がる。本講演では、人の意思決定を含むため形式的には捉えきれないこの知的協働の解明と支援を狙いとして、行動科学と計算科学を組み合わせて取り組んでいる講演者らの研究アプローチについて紹介したい。

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日常空間におけるロボットによるサービスの実現に向けて、本発表では空間知能化というコンセプトを紹介し、空間の観測、理解、働きかけというプロセスを構成するアプローチについて具体的な取り組みを踏まえて紹介する。さらに、人とロボットの共生に向けて、人・ロボットコミュニケーションの観点から、環境認識の必要性及びロボット制御の重要性について紹介する。

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空間分解能を有しない点型光検出器でイメージングを⾏うゴーストイメージングは、照明した光強度と検出した光強度との揺らぎの２次相関を計算することでイメージを取得する⽅法である。相関演算を⽤いるためノイズを除去できることから⾼感度なイメージング⼿法として期待されている。しかしながら、相関演算には多数回の照明を必要とするため測定時間に課題があった。そこで、筆者らは、相関演算とdeep learningを組み合わせることで測定時間を劇的に短くできたので報告する。

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データは20世紀のオイルと⾔われるが、どんなデータでも価値を⽣み出すわけではない。多くは営業上の秘密情報や個⼈情報を含んだデータであり、セキュリティが確保されたクラウド計算環境とは⾔え、このような機微なデータをクラウド上で解析することに抵抗感をもつ者は少なくない。実際、機械学習を使ったクラウドサービスにおいて、⼀定数のクエリーとAIエンジンのレスポンスから個⼈情報を盗取するサイバー攻撃も知られており、データを安全にデータ解析する技術への期待が⾼まっている。本講演では、プライバシーを保護した上で安全にデータを解析するためのプライバシー保護データ解析技術を紹介する。特に準同型暗号を使ったプライバシー保護機械学習や複数組織がもつデータを互いに中⾝を明かさず計算することのできる複数組織間連合学習について説明し、その応⽤可能性について述べる。

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Open Computer Vision Library (OpenCV) はオープンソースの画像処理ライブラリであり、多様なプラットフォームおよびプログラミング言語で利用可能であることから、画像処理ライブラリとしてデファクトスタンダードとなっている。本講演では、様々な環境へのインストール方法に加え、Google Colaboratoryを用いたWebブラウザでの利用方法について解説する。

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人工知能(AI)ブームの波に乗り、正しく理解しないままAIを選択する企業が増えており、開発がうまくいかないといった問題が生じ始めている。ビジネスの場でのAI開発は、研究とは重要なポイントが大きく異なり、運用を踏まえた実装計画を立てることが重要である。本講演では、目的ではなく手段であるAIを活用していくためのプロセスについて実例を交えて紹介する。また、現場でAI開発を行う中で実際に起きた失敗談から成功の秘訣を探る。

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