開催日時：

2025年10月29日（水）　15:00～16:30

開催方法：

ZOOM　Webinar (事前申込み制)

参加費用：

無料

セミナーの流れ：

15:00～　イベントの概要について
15:05～　研究成果、想定される有望な応用分野のご紹介（南先生）
15:45～　研究室訪問の様子を生配信（実験デモ）
16:00～　皆様からの質問へのご回答
16:15～　終わりのご挨拶

※プログラムは都合により変更になる場合がありますので予めご了承ください。

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※ご希望者が多数の場合は早めに受付を締め切る場合がございます。

「予測ガバナ」とは、不確実なAI予測情報を整形して、制御システムの信頼性を高める技術です。
エネルギー需要量を予測して発電量を制御する、自動車の走行経路を予測して運動を制御するなど、AI予測技術で予測した情報を利用して、制御システムを駆動する場合があります。しかし、AIによる予測に誤差があると、その予測値を使う制御システムの信頼性が低下します。そして、この予測誤差を有限のリソース下で完全に無くすことは原理的に不可能です。
予測ガバナは、既存の制御システムにアドオンし、(1)過去の実績情報と (2)制御システムの数理モデルとを利用して予測値を整形することで、予測誤差が制御システムに与える影響を最小化するものです

予測ガバナの導入によって、既存の制御システムの性能が向上します。
例１）自動運転：不確かな周辺環境の予測値を、実時間で補正することで運転性能が向上
例２）エネルギーマネージメント：需要量予測値に発電機の特性を考慮した補正を考慮することで性能向上
さらに、AI制御システムに予測ガバナを導入することで、AIモデルの計算コストを下げ、省エネ化につながる、AIモデルのサイズを小さくし、エッジデバイスに実装できるようになる、といったことも期待できます。

南 裕樹

＜所属＞

兵庫県立大学 大学院工学研究科 教授

＜略歴＞

2009年 京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻 博士後期課程修了し、博士（情報学）を取得。舞鶴工業高等専門学校助教、京都大学特定助教、奈良先端科学技術大学院大学助教、大阪大学准教授などを経て、2025年4月より現職。
システム制御を柱として、制御システムの安全化・軽量化・省エネ化の技術を構築し、モビリティ、AIシステム、サイバーフィジカルヒューマンシステムなどに展開することに興味を持っています。また、教科書「Pythonによる制御工学入門」等の執筆や子供向けのプログラミング教室の実施など、制御工学の裾野を広げる活動も行っています。

• 南研究室Webサイト
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