10/31　講演資料を追加掲載いたしました。プログラムまたは講演概要の講演タイトルをクリックしてご覧ください。

文部科学省のAIPプロジェクト（※）の実施機関である国立研究開発法人科学技術振興機構（JST） AIPネットワークラボおよび国立研究開発法人理化学研究所 革新知能統合研究センター（理研AIPセンター）は、連携してAIPプロジェクトの一体的な運営を推進しています。
生成AIの台頭は、AI技術を一般社会に広く適用し、革新をもたらすと同時にAIの信頼性や実用化に向けた課題も明らかになってきています。このような状況を踏まえ、本シンポジウムでは、「信頼性の高い推論技術の確立とAI技術の社会実装に向けて」と題して、AIをはじめ、ビッグデータやIoTの研究に取り組むJSTのAIP加速課題と理研AIPセンターの研究者が、最新の研究成果と今後の展望について発表します。研究者の講演や対話を通じて、研究者のアイデアや視点を探り、未来への可能性を広げる場となることを目指します。
皆様の積極的なご参加をお待ちしております。

（※）AIP（Advanced Integrated Intelligence Platform）プロジェクトは革新的な人工知能技術を中核として、ビッグデータ、IoT、サイバーセキュリティを統合した研究開発を行うプロジェクトです。

参加登録

下記申し込みフォームよりお申込みください。（申込期限10月2日、先着450名）
登録いただいた方には、参加用URLをお送りします。

講演概要

• 信頼できる科学のための統計検定手法

  津田 宏治　東京大学 大学院新領域創成科学研究科　教授

  自然科学において測定技術の進展に伴い、高次元のデータが簡単に得られるようになり、機械学習技術がデータ解析のために用いられることも日常的となりました。一方で、低次元のデータを対象としてきた従来の統計検定技術が限界を迎え、データ解析結果に対する品質保証の仕組みがないまま、AI技術が乱用されているという批判もあります。本講演では、多重検定、選択的推論(Selective Inference)など、複雑なアルゴリズムを用いたデータ解析の信頼性を統計学の枠組みの中で保証しようとする試みを紹介します。

• 「説明可能AIによるAI高信頼化」と「信頼できる説明可能AI」について

  佐久間 淳　理研AIPセンター 人工知能セキュリティ・プライバシーチーム　チームリーダー

  近年、人間の人生や生死に影響を及ぼすようなAIの適用が現実となりつつあります。モダンなAIの性能の源泉である巨大さと複雑さゆえに、AIがどのような情報処理を行っているのか把握が困難です。AIによる推論が信頼されるためには、AIの推論過程をある程度人間が理解できる形式で示す必要があります。本発表ではミッションクリティカルなマルウェア機能解析や病理画像診断等に、説明可能AIによる推論の高信頼化の可能性を模索すると共に、AIが生成する説明自体の高信頼化の必要性を紹介します。

• 自動運転の民主化

  加藤 真平　東京大学 大学院情報理工学系研究科 特任准教授

  世界初のオープンソース自動運転OS「Autoware」の誕生から8年が経ち、国内外では多くの自動運転プロジェクトに採用され、これまでに導入した企業は500社を超えています。様々な組織・個人がその発展に貢献でき、世界中の人々がその恩恵を享受できる、Autowareを中心としたエコシステムによって実現される「自動運転の民主化」について紹介します。

• 未病の早期発見に向けたウェアラブル・マルチモーダルセンサシート

  竹井 邦晴　北海道大学 大学院情報科学研究院 教授

  本研究では絆創膏のように柔らかく貼付可能な多種フレキシブルセンサシステムを開発しています。これにより遠隔見守り且つ常時計測することで得られるバイタル変化の揺らぎから、未病を早期発見する健康管理・医療デバイスシステムの実現を目指しています。本発表では、その取り組みの一つとして非侵襲で日常のバイタルデータを収集し、それを機械学習にて解析するエッジシステムに向けたデバイス開発とデータ解析について紹介します。

• 生成AI農業の提案とその実現に向けて

  平藤 雅之　東京大学 大学院農学生命科学研究科　特任教授

  これまで農業ビッグデータの構築及びデータを自己増殖させる仕組みに関する研究を行って来ました。これらと生成AI、現行のスマート農業（ロボットトラクタ等）を組み合わせた生成AI農業は農業の無人化及び農学研究を大幅に加速できる可能性が見えてきました。北海道更別村と行っている生成AI農業の実証実験について報告します。

• IoTビッグデータのためのリアルタイム自律型AI技術の開発と製造業DXへの展開

  松原 靖子　大阪大学 産業科学研究所　准教授

  本発表では、次世代のスマート工場・モビリティ機器等の完全自律化実現に向けた、要因分析・将来予測に基づくデータ駆動型リアルタイムAI技術についてご説明します。また、開発技術の社会実装への取り組みとして、製造業DX、医療応用をはじめとする具体的な事例をいくつか紹介します。

関連リンク

• JST AIPネットワークラボ
• 理研AIPセンター