イベント/ニュース
2023.7.21 金
令和5年度第2回 人工知能リサーチセンター講演会「最小情報従属モデルを用いた混合ドメイン多変量解析」(仮題)
32号館3階302,16:30~17:30
統計数理研究所 准教授 矢野恵佑氏
実データ解析では、実数値・離散値・多様体値などの多種多様なドメインをもつデータがしばしば現れる。本発表ではそのような混合ドメインの多変量データの依存関係を解析するための統計モデルである最小情報従属モデルを紹介する。また、ペンギンの生態調査及び地震カタログの解析への適用例を紹介する。本研究は東京大学 清智也氏との共同研究である。
2023.6.20 火
令和5年度第1回 人工知能リサーチセンター講演会「ハイパフォーマンススポーツを支えるテクノロジーの現在と未来」
32号館3階302,16:30~17:30
スポーツ科学センター研究員 相原伸平氏
近年、スポーツとテクノロジーを掛け合わせた新たな分野であるスポーツテックが注目を集めている。スポーツにおいてテクノロジー、特にAIが果たす役割は大きく、観戦、審判、トレーニング、マネジメントなど、さまざまなシーンで活用され始めている。本講演では、ハイパフォーマンススポーツ(オリンピック、パラリンピック等の世界最高峰のスポーツ)にフォーカスし、スポーツテック、スポーツAIの研究・開発事例、活用事例を紹介するとともに、今後の可能性や課題について議論したい。
2022.11 数理情報工学科 浦上准教授による複雑知能システムの解説記事が人工知能学会に掲載されました(詳細はこちら).
2022.10.6 木
令和4年度第3回 人工知能リサーチセンター講演会「特徴量探索問題の基礎と応用」
32号館3階302(Zoomによるオンライン配信も併用),18:00~19:00
日本大学生産工学部研究員 森雅也氏
高次の特徴量空間において適切な識別境界を生成するには、莫大な量の教師データが要求されます(これは次元の呪いと呼ばれます)。そのため、適切な特徴量をどのように発見するかという問題が、機械学習における重要な研究領域として確立されています。本講演では、特徴量探索問題の基本的な概要とともに、いくつかの手法について解説いただきました。また、その応用事例をいくつか紹介していただきました。講演終了後は質疑応答が活発になされとても有意義な講演となりました。
2022.7.28 木
令和4年度第2回 人工知能リサーチセンター講演会「テスクチャによる医療画像や材料画像の分類」
32号館3階302(Zoomによるオンライン配信も併用),17:00~18:00
電気通信大学庄野研究室 遠藤瑛泰氏
2022年度の第2回の人工知能リサーチセンターの講演会が開催されました。講演ではテクスチャ特徴に基づく画像解析手法やその特徴選択について解説していただきました。今回解説いただいた画像の表面構造に基づく分類手法はあらゆる分野に応用可能であるものです。また、構造材料組織画像や肺疾患画像など様々な分野への応用事例について平易に解説してくださりました。講演後には活発に質問もなされとても有意義な講演となりました。
2022.6.14 金
令和4年度第1回 人工知能リサーチセンター講演会「機械学習のハイパーパラメータ最適化の最適停止問題」
32号館3階302(Zoomによるオンライン配信も併用),17:00~18:00
統計数理研究所モデリング研究系 教授 日野英逸氏
2022年度の第1回の人工知能リサーチセンターの講演会が開催されました。人工知能の有効なツールである機械学習において学習を終了させるための基準はいまだに確定されておらず、本講演では学習に新たな評価基準を導入することによって、最適な学習の停止方法について、その評価基準の考え方や具体的な導入例などを通して手法について平易に解説していただきました。講演後に議論されている参加者もおり、とても有意義な講演となりました。
2021.12.10 金
令和3年度第3回 人工知能リサーチグループ講演会「動的モード分解とその確率モデリング」
32号館3階302(Zoomによるオンライン配信も併用),17:30~18:30
統計数理研究所 川島貴大氏
2021年度の第3回の人工知能リサーチセンターの講演会が開催されました。今回の講師は統計数理研究所の川島貴大先生には流体や乱流、時系列データの解析などに関わりのあるデータサイエンスの技術である、動的モード分解とその確率モデリングについて初学者にも分かりやすいようお話ししていただきました。講演後も活発に質疑応答がなされとても有意義な講演となりました。
2021.11.18 木
令和3年度第2回 人工知能リサーチグループ講演会「スパースモデリングによるマテリアルズ DX への展開」
32号館3階302(Zoomによるオンライン配信も併用),18:00~19:00
筑波大学システム情報系 准教授 五十嵐康彦氏
今年度の第2回の人工知能リサーチセンターの講演会が開催されました。今回の講演会もデータ駆動科学の分野からの講演になります。今回の講師は筑波大学システム情報系 准教授の五十嵐康彦先生です。五十嵐先生には現在取り組まれているスパースモデリングによるマテリアルズへの適用について優しくお話しいただきました。講演後は活発に質疑応答がなされとても有意義な時間となりました。
2021.10.01 金
令和3年度第1回 人工知能リサーチグループ講演会「ベイズ推定に基づく数理モデリングの精緻化」
32号館3階302(Zoomによるオンライン配信も併用), 17:30〜18:30
九州大学基盤研究開発センター付属汎オミクス計測・計算科学センター 徳田悟氏
今年度の第1回の人工知能リサーチグループの講演会が開催されました。今回の講演会はデータ駆動科学の分野からの講演になります。データ駆動科学は人工知能の一分野で、少ないサンプルから精度の良い推定ができる仕組みを用いて計測の問題に寄与できるものです。今回の講師は九州大学基盤研究開発センター付属汎オミクス計測・計算科学センターの徳田悟先生です。徳田先生には現在取り組まれている数理モデリングの精緻化について初学者にもわかりやすいようお話しいただきました。講演後は活発に質疑応答がなされ、とても有意義な時間となりました。
2021.04.1 木
人工知能リサーチ・グループがリサーチ・センターに昇格しました。
令和3年度から人工知能リサーチ・グループはリサーチ・センターに昇格しました。
メンバーも22名に増えました。これからは人工知能の普及に活動に力を入れる所存です。
よろしくお願いいたします。
2020.7 〜2021.1 大前先生のCOVID19関連の研究がプレスリリース、TV報道されました
人工知能リサーチグループでは、新型コロナウイルス(covid-19)感染症対策に貢献するため、大前先生を中心にコロナウイルスに関するマルチエージェントによるシミュレーション実験を行い、その成果をプレスリリースなどを通じて公表しました。主な内容は以下の通りです。
(1)病床数の効果、外出自粛の効果
(2)COCOAの普及率と感染者数減少への効果
(3)COCOA通知による感染者数減少の予測
(4)COCOAに2次接触者への通知機能を付加した時の効果の予測
プレスリリース:
- COCOA(接触確認アプリ)を利用したCOVID-19(コロナ)感染者数削減効果, 2020/7/28プレスリリース
- 第2期緊急事態宣言の感染者数削減に関するシミュレーション, 2021/1/22プレスリリース
TV関係:
- 2021.1.31 (本人出演)21:00〜21:55 朝日テレビ サンデーステーション
きょうの東京都の新規感染者数は633人だった。感染者は減ってきたが65歳以上の高齢者の割合は増えている。緊急事態宣言の延長について介護現場からは「命を守るためには有効であれば続けて欲しい」との声が出ている。一方で宣言により苦境に立たされている飲食店からは「だらだらずっと延長というのが一番困る」という声が出ている。延長による感染者数の影響について独自シミュレーションしたところ、1か月延長後の3月7日以降に上昇はしていくがピーク時の7800人を超えるのが9月10日ごろと予定通りの解除と比べて3か月の違いが出た。
緊急事態宣言の1か月延長についての話題。独自シミュレーションの結果について愛知医科大学病院の医師は「先回りをしていかないと次の対策が打てないため今の時点でやれることはかなりあると思うのでこの期間の間に次の対策を打っておきたい」と話した。一方で延長幅をめぐってはいくつかの案があり、2月28日までとする案や3月7日までという案などが検討されているといい、対象地域についても一部を解除するという検討が行われており週の半ば早ければ2日にも決定される見通しとなっているとのこと。
- 情報タイプ:企業 URL:http://www.nihon-u.ac.jp/
- ・サンデーステーション2021年1月31日(日)21:00~21:55 テレビ朝日
- 2020.11.13(成果報道), 23:30 ~ 24:30, 日本テレビ NewsZero
全国感染1700人超え 最多更新 COCOA 20%利用で効果も
- 2020.08.14(本人出演), 23:00~24:00 テレビ東京 ワールドビジネスサテライト
コロナクライシス 経済回復への道
- 2020.07.31(成果報道), 12:15~12:20 NHK千葉
新型コロナ 接触確認アプリ「ある程度の効果あり」 日大が試算
- 2020.07.31(成果報道), 12:15~12:20 NHK首都圏
新型コロナ 接触確認アプリ「ある程度の効果あり」 日大が試算
2020.01.24.金
本グループの大前先生が IEEE Young Researcher Award (Computational Intelligence Society Japan Chapter) を受賞しました。
この賞は、計算知能 (Computational Intelligence) 分野において今後の発展が期待される研究を遂行した、35歳未満の研究者に贈られるものです。本学教員は、超小型の慣性センサを装着したアスリートから得られる慣性信号に対し、時間・周波数解析と機械学習(人工知能)を適用することで、競技を構成する人の連鎖的な動作を極めて少ない誤差で1ユニットごとに分解するとともに、そのパフォーマンスを全自動で定量化するアルゴリズムを考案しました。また、本アルゴリズムをシステムに実装することで、コーチが不在であってもアスリート自身がパフォーマンスを客観的に知ることができる環境を構築しました。この研究は、オリンピックを目指すアスリートなどへの適用が期待されています。この取り組みが評価され、IEEEより本賞が授与されました。2020年9月に表彰式が開かれる予定です。
2019.12.13.金
人工知能セミナー「CNNによるデータ駆動型流体シミュレーション」
39-305教室, 17:00〜18:00, 榎本知幸さん(数理情報M2, 指導教員: 角田先生)
令和元年12月13日 17時から18時15分まで、39号館305教室でセミナーが行われました。講師は大学院数理情報工学専攻角田研究室の榎本知幸さんでした。タイトルはCNNによるデータ駆動型流体シミュレーションでした。本研究は、近年アニメーションでは物理モデルに基づく物理現象の再現が多く用いられていますが、その都度物理モデルを数値計算で解くため、膨大な時間がかかり、長時間のアニメーションの製作は困難になっています。それに対し、提案モデルでは(1)2次元の物理現象を低次元化し、(2)低次元データの時間発展をニューラルネットワークで学習、(3)各時刻の低次元データを2次元の物理現象に再現する、という方法を用いて数値計算をせずに物理現象を再現します。これにより計算時間の大幅な削減に成功しました。発表後、提案モデルが災害シミュレーションにも用いることができるのでは、カオスのような現象にも使えるのか、などの質問がなされ、活発な討議が行われました。
2019.12.13.金
人工知能セミナー「CNNによるデータ駆動型流体シミュレーション」
39-305教室, 17:00〜18:00, 榎本知幸さん(数理情報M2, 指導教員: 角田先生)
令和元年12月13日 17時から18時15分まで、39号館305教室でセミナーが行われました。講師は大学院数理情報工学専攻角田研究室の榎本知幸さんでした。タイトルはCNNによるデータ駆動型流体シミュレーションでした。本研究は、近年アニメーションでは物理モデルに基づく物理現象の再現が多く用いられていますが、その都度物理モデルを数値計算で解くため、膨大な時間がかかり、長時間のアニメーションの製作は困難になっています。それに対し、提案モデルでは(1)2次元の物理現象を低次元化し、(2)低次元データの時間発展をニューラルネットワークで学習、(3)各時刻の低次元データを2次元の物理現象に再現する、という方法を用いて数値計算をせずに物理現象を再現します。これにより計算時間の大幅な削減に成功しました。発表後、提案モデルが災害シミュレーションにも用いることができるのでは、カオスのような現象にも使えるのか、などの質問がなされ、活発な討議が行われました。
本学部津田沼キャンパス39号館401教室に於いて、2019年1月15日(火) 16時20分から第2回人工知能リサーチ・グループ講演会が開催されました。講演会は統計数理研究所モデリング研究系准教授 日野英逸氏をお招きして「スパース推定の地球科学への応用」のタイトルでお話を頂きました。参加者は教職員 5名、学生39名の合計44名でした。講演タイトルにあるスパース推定は、本来のモデルのパラメータ候補群から重要なものを選択する最先端の人工知能の方法です。講演ではスパース推定の基本およびその考え方をわかりやすく、そして楽しく説明して頂きました。講演会では活発な質疑応答がなされ、とても充実した講演会になり、講演終了後も質問をする学生も何人かおりました。最後に、小規模な懇親会を開催し、日野先生からは普段聞けないような最前線の研究の話やそれに纏わる苦労話なども聞くことができ、有意義な会になりました。
7月13日(金)18時から津田沼キャンパス39号館301教室で、人工知能リサーチ・グループの第1回講演会が開催されました。講演会では、産業技術総合研究所人工知能リサーチグループ主任研究員の永田賢二氏を講師に迎え、キーテクノロジーの1つであるベイズ推定を用いたモデル選択の方法を中心に講演をして頂きました。学生の参加も多く、熱心な質問がたくさん出されました。講演後の懇親会では参加者が情報交換をし、有意義な時間を過ごしました。