近年、国内外の多様な計測解析分野において、AI・数理統計を含むデータサイエンスやその適用に関する研究開発が盛んになってきました。日本では、特に科学技術振興機構CRESTプロジェクトの「情報計測領域」および「革新的計測解析領域」、さらにさきがけプロジェクトの「計測解析基盤」の研究活動を通じて、この研究分野の名称として「計測インフォマティクス」という言葉が定着しています。一方、近年の生成AI技術の発展は目覚ましく、社会の各方面での実利用が進んでいます。しかしながら、計測解析分野での生成AIの利活用研究や融合研究はまだ限定的です。本シンポジウムでは、「生成AIを計測インフォマティクスに生かす・計測インフォマティクスを生成AIに生かす」をテーマに、現在進行中の研究開発、今後取り組むべき課題について研究者間で認識の共有と議論を深め、このテーマ発展の可能性について展望します。

プログラム

挨拶

9:55-10:00

CREST「社会課題解決を志向した革新的計測・解析システムの創出」領域総括挨拶

鷲尾 隆
関西大学 ビジネスデータサイエンス学部 教授

発表

　

10:00-10:35

放射光X線CTと生成AIによる計測・解析の自律化に向けた取り組み

高山裕貴
東北大学 国際放射光イノベーション・スマート研究センター 准教授
[概要] 放射光技術の革新により、X線CTは高い時空間分解能を実現した。本発表では、生成AIによる物性分布予測と自律構造解釈を通じ、「高度な計測」を「高度な理解」と自律計測解析へつなぐ試みを紹介する。

10:35-11:10

生成AI支援を可能とする放射光計測システムの構築

野村光
東北大学 国際放射光イノベーション・スマート研究センター 准教授
[概要] NanoTerasu BL14U/BL07Uで開発した、実験条件と計測結果を自動記録し、生成AIによる制御を可能にする汎用実験制御システムを紹介する。本システムはノードエディタで実験手順を構造化し、生成AIによる実験計画支援を容易にする。

11:10-11:45

電子線トモグラフィー計測における生成AIの応用

山本 知一
九州大学 大学院工学研究院 准教授
[概要] 拡散モデルを用いた条件付き画像生成による傾斜像のノイズ除去とスパースシノグラム補間について紹介する。さらに、VLMを用いた画像収集への応用を示し、生成AIによる計測・解析の高度化への展望について言及する。

発表

　

12:45-13:20

生成モデルと計測モデルの融合による不確かさ付き分光データ解析

柴田基洋
名古屋大学 未来材料・システム研究所 准教授
[概要] 第一原理計算スペクトルデータベースで学習した生成モデルをスペクトル事前分布として用い、計測モデルとベイズ推論を組み合わせて、不確かさを考慮しながら成分推定・分離を行う解析の枠組みを紹介する。

13:20-13:55

深層学習によるデータ生成を活用した解析とマルチモーダルへの拡張

笠置歩
同志社大学 研究開発推進機構 助教
[概要] 深層学習によるデータ生成を活用した解析とマルチモーダルへの拡張 概要：深層学習の汎化性能と生成技術は科学知識との融合によって新たな手法開発につながる。講演では3つの分野におけるデータ・画像生成を活用した事例を紹介し、マルチモーダルへの拡張研究についても議論する。

13:55-14:30

逆繰り込み群フローを用いた超解像モデル

舟橋啓
慶應義塾大学 理工学部 教授
[概要] 深層学習による超解像タスクにおいて物理的整合性を構造的に保証することを目指し、普遍性保存型超解像モデル(UPSR)を開発した。UPSRはスケール不変な普遍的性質を固定点として抽出し、未知解像度でも多様な科学画像の正確な再構成を実現した。

14:30-15:05

生成AIと計測インフォマティクスの融合による材料反応解析

Dam Hieu Chi
北陸先端科学技術大学院大学 知識科学系 教授
[概要] 限られた時点でしか測定できない3D計測像から、生成モデルによりゴム・真鍮複合材における銅硫化反応の時間発展挙動や力学実験下の変形挙動を再現・予測する仮想実験の取り組みを紹介する。

発表

15:15-15:45

AI基盤モデルによる材料科学と計測インフォマティクスの融合

吉田亮
統計数理研究所 教授
[概要] 世界最大級の高分子材料データベースPolyOmicsを用いた基盤モデルの構築とファインチューニング技術を紹介し、液相分離化学への応用を例に計測インフォマティクスの新たな可能性を展望する。

15:45-16:20

科学者個人の思考様式を組み込んだLLMによる外挿的科学発見の試み

本武陽一
一橋大学 ソーシャル・データサイエンス研究科 准教授
[概要] 外挿的科学発見には知識や計測データに加え科学者個人の思考様式のモデル化が有用との仮説に基づき、個人の経験・判断傾向を組み込んだLLMによる研究課題解決の枠組みを開発している。その初期検討結果を報告する。

　　　

パネルセッション

16:30-17:30

パネルセッション「生成AIと計測インフォマティクス」