デモ・ポスター出展一覧【リアル会場】

デモ・ポスター出展一覧

リアル会場

[A] アーキテクチャ・ソフトウェア／うごかすちから

• [a-01] 数学からソフトウェア,そしてものづくりへ−ERATO蓮尾メタ数理システムデザインプロジェクトの紹介(ERATO MMSD)
  勝股 審也
  
  概要

  • ERATO蓮尾プロジェクトでは、安全なソフトウェアの数学的開発手法を物理情報システムに拡張することで、安全で高信頼なIT社会の建設に貢献します。
• [a-02] 自動運転システムにおけるバグ箇所を見つける−自動運転の事故につながるシステムパラメーターの局所化
  ジャン シャォイ、アルカイーニ パオロ、石川 冬樹、マティアス ドゥラン
  概要

  • Nowadays, personal mobility and goods transportation are undergoing a significant transformation thanks to autonomous driving. However, collisions during autonomous driving may lead to disruptive damages, even the loss of human lives. Therefore, once some collisions occur during Autonomous Driving Systems (ADS) testing, it is meaningful to explore why these collisions can occur and how to solve them. In our work, we propose an analysis approach that is able to assess the relationship between the ADS parameters and the potential collisions observed in some particular traffic situations. Specifically, the approach uses fuzzification to partition ADS parameters into different categories and a spectrum-based analysis to identify which parameter categories can cause these collisions. As ADS behaviours are complex, the collisions may be due to a single parameter or combinations of two or more parameters. For scalability, the approach performs an incremental analysis, in which first single parameters are considered, and then parameters combinations of higher-order. The approach has been applied to an industrial path planner.

[B] 数理・論理・量子情報／考え方をかんがえる

• [b-01] たくさんの情報を効率的に解析　欠損値を含むデータからの高速パターン抽出
  ガラムカリ 和、杉山 麿人
  概要

  • ショッピングの記録や音楽の再生履歴などは、行列として計算機に保管されます。こうした行列を積の形に分解することで、データに潜むパターンを抽出できます。抽出されたパターンから、ユーザーの好みを推測して適切なレコメンドが行えます。本発表では、データの一部が欠けている場合でも、高速に行列の分解ができる新手法について紹介します。
    本研究は機械学習の理論系のトップ会議AISTATS2022に採択されていて，ソースコードも公開されています。
    論文： https://arxiv.org/abs/2110.12595
    ソースコード： https://github.com/gkazunii/A1GM

[C] 人工知能／計算機に思考させる

• [c-01] ITによる新しい医療支援−医療ビッグデータクラウド基盤構築とAI画像解析研究
  医療ビッグデータ研究センター
  概要

  • 平成29(2017)年11月に新設された医療ビッグデータ研究センターでは、医療ビッグデータクラウド基 盤を構築することと、AIなどの機械学習を利用した画像解析の研究に取り組んでいます。当センターにおけるこの4年半の取り組みの現状と、今後の展望について紹介します。
• [c-02] データを理解する〜知識グラフを使ったデータの理解促進の仕組み〜 MTab: Tabular Data Annotation
  武田研究室（武田 英明、Phuc Nguyen）
  概要

  • さまざまなシーンでデータが使われますが、データを理解するのは簡単なことではありません。このプロジェクトではWikipediaやDbpedia、Wikidataといった共通の知識を使って、表形式のデータの意味を理解する仕組みを提供します。

[D] 映像・音・メディア／みる・きく・はなす・さがす

• [d-01] 画像情報処理から光線情報処理へと展開する視覚メディア技術−実空間と整合する３次元映像メディアに向けたグラフ学習に基づく光線情報の復元再構成
  児玉 和也、吉田 莉乃
  概要

  • 画像の撮影、蓄積、処理、伝送、表示技術は成熟し私達を取り巻いています。これに対し「像」ではなく、それを発生させる「光線」そのものの情報を扱い、より高度な視覚環境を構築する先端的な取り組みが広がっています。レンズによる集光の解析や分解再構成に加え、多数の視点から撮影した映像をもとに光線群全体を高品質に再現することで実空間とも整合した深い臨場感を創出する超多眼系など、様々な実例とその基本技術を紹介します。
• [d-02] 雑音下のオンライン会話における音声の聞き取りやすさを自動強調する技術−雑音下のオンラインコミュニケーションにおける音声明瞭性の自動強調
  山岸研究室（山岸順一、Wang Xin、Cooper Erica、Li Haoyu）
  概要

  • コロナ禍で頻繁に利用する様になったオンライン会議の様なオンラインコミュニケーションは、話し手側のノイズと、聞き手側のノイズの両方が存在しています。私たちは、話し手側のノイズを除去すると同時に、聞き手側のノイズに打ち負けない様に音声を自動変換する技術を開発しました。その強調された音声を実際に聴いて、その明瞭性・聴きやすさを体験してください。

[E] ネットワーク・セキュリティ／安心につながる

• [e-01] シンセティックメディア国際研究センター−フェイクメディアの生成と検知
  シンセティックメディア国際研究センター
  概要

  • シンセティックメディア国際研究センター（SynMedia Center）は、人間中心のAI社会を実現するために、顔、音声、身体、自然言語などの多様なモダリティを対象とした、シンセティックメディアの生成、不正な目的で生成されたシンセティックメディア（フェイクメディア）の検知、メディアの信頼性確保、意思決定支援のための研究開発を、実世界の課題を取り上げながら、国際的な拠点として推進することをミッションとしています。
    シンセティックメディア国際研究センター
• [e-02] 現実世界とサイバー空間の境界で生体情報を守るには−マルチメディアセキュリティ・プライバシー
  越前研究室
  概要

  • 越前研究室では、マルチメディアと情報セキュリティ、マルチメディアとプライバシー保護の融合領域に焦点をあてながら、基礎論から応用システムまでの幅広い研究分野に取り組んでいます。また、国立情報学研究所 シンセティックメディア国際研究センター（SynMedia Center）に参画し、顔、音声、身体、自然言語などの多様なモダリティを対象とした、シンセティックメディアの生成、不正な目的で生成されたシンセティックメディア（フェイクメディア）の検知、メディアの信頼性確保、意思決定支援のための研究開発を推進しています。
    越前研究室
    CREST FakeMedia
    シンセティックメディア国際研究センター

[F] 社会と情報／サイバー世界とフィジカル世界の融合

• [f-01] Explore new standards for Enterprise investment − Twitter-based Classification of Political Ideologies for US Political Activists
  陳景慧、水野貴之
  概要

  • Start from the Twitter contents of US political activists to create a whole new dimension for detecting corporate ideologies.
• [f-02] ビッグデータ×ESG経済安全保障AI−複雑なグローバル経済を紐解くデータと技術
  水野研究室
  概要

  • 人権問題、環境破壊、外国政府や外国資本による支配など、我々の政治経済には多くのリスクがあるが、複雑なグローバル社会によりリスクと我々との繋がりが認識できない。この問題を、ビッグデータとAIで解決する。
• [f-03] デジタル変革で変わる人文学研究−「データ駆動型人文学」と「人文学ビッグデータ」の展開
  ROIS-DS人文学オーブンデータ共同利用センター(CODH)北本朝展、市野美夏、小川潤
  概要

  • ROIS-OS人文学オープンデータ共同利用センター (Center for Open Data in the Humanities / CODH)は、情報学・統計学の最新技術を用いて人文学資料（史料）を分析する「データ駆動型人文学」や、人文学研究の成果に基づき構築したデータセットを超学際的に活用する 「人文学ビッグデータ」など、オープンサイエンス時代の新しい人文学研究を展開します。

[O] サービス・事業・NII全般

• [o-01] NII湘南会議
  NII湘南会議事務局
  概要

  • 国立情報学研究所では、ダグストゥール形式によるアジア初のセミナーとして、平成23年2月より「NII湘南会議」をスタートしました。本セミナーは、世界各国から情報学分野のトップレベル研究者25～35名程度が参加し、合宿形式でトピックに基づいた議論を集中的に行うものであり、参加者から有効な研究議論の場として高く評価されています。 本ブースでは実際に行われた会議の様子とともに、NII湘南会議について紹介します。
    HP: https://shonan.nii.ac.jp/
    Twitter: @shonanmtg

リアル会場レイアウト

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