企画セッション
2022年7月5日時点
企画セッションの一覧
OS1: 計算知能の基礎と応用
企画者: 礒川 悌次郎（兵庫県立大学），森 禎弘（京都工芸繊維大学），信川 創（千葉工業大学）
概要: 計算知能(CI)とはニューラルネットワーク，ファジィ，進化計算などのヒューリスティックな知的計算モデルを包含した学問分野です．本セッションでは，CIの核となるアルゴリズムの理論と応用に限らず，より広範な領域への展開，とりわけIoTやサイバーフィジカルシステムなどのこれからのシステムにおいて知的なシステムを構築することや，知的にシステムを構築することを目指した研究開発や，この分野から新たなパラダイムを創出するような挑戦的な試みに関する発表を広く募集します．
OS2: 継続学習と知能の創発
企画者: 戸田 雄一郎（岡山大学），増山 直輝（大阪公立大学），生方 誠希（大阪公立大学），Wei Hong Chin（東京都立大学）
概要: 環境から得られるマルチモーダルなデータから，目的に合わせて継続的かつ多面的に情報を抽出・蓄積・活用できる知能の創発を目指し，情報抽出や知識の関係性学習に関する基礎理論から，知能ロボットによる知識の活用などの応用まで幅広く研究発表を募集する．
OS3: 集合知による評価とクラスタリング
企画者: 円谷 友英（兵庫県立大学），本多 克宏（大阪公立大学）
概要: 集合知を活用するうえで，多数のユーザが持つ知見や情報をいかにして縮約するかが重要な課題となっている．本セッションでは，集合知の活用による意思決定を支援することを目標に，対象の評価やクラスタリングに基づく情報要約への最近の展開について議論する．
OS4: 計算知能の計測システムへの応用
企画者: 中本 裕之（神戸大学）, 小林 太（神戸大学）
概要: 視覚，聴覚，力触覚などの各種センサ及び計測システムは，インター フェース，VR・AR，ロボティクス，品質評価や製品開発などの分野で応用が進め られており，深層学習や機械学習と組み合わせることで高度化が期待されてい る．本セッションでは計測と計算知能の組み合わせを主とした計測システムの提 案などを幅広く募集する．
OS5: 人と共存するロボットシステム
企画者: 増田 寛之（富山県立大学），大保 武慶（東京都立大学）
概要: 近年，人とロボットの共存を目指して，ロボット単体の機能向上だけでなく，環境側のシステムや人が操作するシステムなどと連動した統合システムが開発・研究されています．本セッションでは，人と共存するためのロボットシステムの開発，運用，実証実験，提案等システム全般にわたって幅広く研究発表をを募集します．
OS6: 無線通信を用いた群ロボット制御におけるセキュリティ
企画者: 杉本 大志（苫小牧工業高等専門学校），倉重 健太郎（室蘭工業大学）
概要: 5GやLPWAの登場によりIoT分野の発展が著しい．この流れを受け，群ロボット間で運用するための通信プラットフォームの選択肢も圧倒的に広まった．一方，IoTが抱えるセキュリティ上の課題が，群ロボット間通信でも浮き彫りとなる可能性が高い．本セッションでは，群ロボットを運用する上で必要となるセキュリティに対する解法や実践的な解決策に注目しつつ，関連する要素技術や課題を視野に入れて議論を行い，当該分野の研究開発の発展に資する知見を得る．
OS7: 社会システムと計算知能の融合
企画者: 國領 大介（神戸大学）
概要: 経済発展と社会的課題の解決を両立するSociety 5.0の実現に向け，計算知能の学問分野で研究されている様々な技術に注目が集まっている．本セッションではCOVID-19をはじめとした感染症問題，交通渋滞，エネルギー問題，少子高齢化，フードロスなど，現在の社会システムを取り巻くさまざまな課題解決や経済・社会発展の実現に向け，マルチエージェントシステム，シミュレーション，最適化などの計算知能に関連した技術を活用した研究発表を幅広く募集します．
OS8: ヘルスケア・医療分野のための計算知能システム
企画者: 市地 慶（東北大学），張 曉勇（仙台高専），本間 経康（東北大学）
概要: 深層学習をはじめ計算知能技術・手法の発展に伴い，ヘルスケア・医療分野向けのAI応用システムはますます盛んに研究・開発されています．しかし，学習データの質・量の不足により期待通りの性能が発揮されない，実利用に十分な解釈・説明可能性が確保しづらいといった難しさも表出しています．各研究事例での課題や工夫について共有・議論するため，本セッションでは，萌芽的な試みを含め，ヘルスケア・医用のための知的システムに関する研究発表を幅広く募集します．
OS9: 拡がるデータサイエンス・AIの社会実装
企画者: 小澤 誠一（神戸大学数理・データサイエンスセンター），半田 久志（近畿大学）
概要: 高度なデータサイエンス・AI技術が手軽に利用でき，その普及が進むことで，様々な社会課題に対してデジタルトランスフォーメーションの進展が顕著になりつつある．本セッションでは，そのような事例紹介をいくつか取り上げ，DXを支えるデータサイエンス・AIの最先端技術を紹介して頂く．