株式会社RICOS セミナーに関するページです
RICOS セミナーの案内は Connpass に公開しています。
対面＆オンライン（ Google Meet）での、ハイブリッド形式で開催しております。参加希望の方は Connpass で参加登録をお願いいたします。
対面形式の方
Connpassにて日時・場所を案内をいたしますので、直接お越しください。
オンラインの方
Google Meet リンクを Connpassメッセージよりご案内いたします。参加時は「参加をリクエスト」のボタンを押してお入りください。
注意事項:
本イベントの内容は後日、YouTube やその他の媒体で紹介する可能性があります。その際、参加者名や質問内容なども紹介されることがありますのでご了承ください。本イベントの参加登録をもって、上記注意事項に同意いただいたこととします。
【講演者】松原 崇 (北海道大学 大学院情報科学研究院 教授)
【日時】2026 年 1 月 9 日 (金) 14:00-18:00
【概要】
深層学習ブームの火付け役だった畳み込みニューラルネットワークは，画像中の物体を，その位置に関わらず認識することができます．この性質は並進群という群に対する同変性という幾何学の言葉で表すことができます．今日注目を浴びる大規模言語モデルでも，それぞれの単語や画像は埋め込み（分散表現）という数値列に変換されます．そしてそれらをベクトルとみなして加減算すると，意味の足し引きができると言われています．これは一般化すると群の直積とみなすことができます．このように，深層学習を上手く機能させるには，データに内在する幾何学的な構造への洞察が欠かせません．この考え方を広げると，力学系をデータからモデル化し，シミュレーションするときに，エネルギー保存則や運動量保存則を保つことに繋がります．本講演では「データの幾何学」をキーワードに，一見異なるこれらの研究の再整理と紹介を行います.
【講演者】石川 勲 (京都大学 大学院理学研究科 特定准教授)
【日時】2025 年 5 月 26 日 (月) 14:00-18:00
【概要】
動的モード分解（Dynamic Mode Decomposition; DMD）は力学系のデータ駆動解析において基本的な手法であり、Koopman作用素との理論的な関係性も相まり、さまざまな拡張やその応用が考案されている。その中でも拡張動的モード分解（Extended DMD, EDMD）はその拡張性の高さから最も広く用いられているDMDの一般化の一つである。
JetEDMDは講演者が最近提案したEDMDの精密化である。いくつかの重要なEDMDのクラスを含んでおり、また、力学系のJetに対する作用として数学的に明快な解釈を与えることができる。本講演では、JetEDMDの理論的な部分を基本的なところから解説し、また、その力学系データ駆動解析への応用をについて説明する。
【当日の資料・動画】
講演スライド: https://drive.google.com/file/d/1XfKmvlQcg7sRLIviuqLhKV1zDDsCqlpw/view
YouTube:
【講演者】金田綾乃 (株式会社エクサウィザーズ)
【日時】2025 年 2 月 4 日 (月) 18:00-20:00
【概要】
本研究では、ポアソン方程式に対するニューラルネットワークによる前処理付き反復ソルバを提案しています。近似誤差の行列ノルムを最小化するための探索方向を反復的に選択する共役勾配法に着想を得て、各反復ステップにおける探索方向を深層学習を用いて改善し、収束を高速化する手法を開発しました。具体的には適切に設計した畳み込みニューラルネットワークを用い、線形演算子の逆作用をある定数因子まで近似することにより、ニューラルネットワークを前処理器として活用しました。
RICOS では、物理シミュレーション、ひいてはものづくり全体を加速させるため、機械学習をはじめとした関連技術の研究・開発・ソフトウェア提供を行っています。そのためには、自社で研究開発を推進するとともに、社会全体の技術の発展に貢献することが重要であると考えています。
本セミナーでは、機械学習、数値解析、数理科学、物理学などさまざまな分野の専門家にご講演いただき、内容についてディスカッションします。本セミナーでの学術的な知見や応用に向けてのノウハウなどの共有を通じて、さまざまな分野や産学間での連携を強化するための一助になればと考えています。
本セミナーは、科学研究費助成事業挑戦的研究(萌芽)「低次元モデルと高次元モデルを融合した機械学習による流動現象の抜本的高速化」(研究課題/領域番号 24K22300) の補助を受けています。
RICOS セミナーに関するお問い合わせは、 [office[AT]ricos.co.jp] までお問い合わせください。