デモ・ポスター出展一覧【オンライン会場】

デモ・ポスター出展一覧

コアタイム

• 6月3日（金）
  11:30-12:00/12:00-13:15/15:00-16:00/17:00-18:00
• 6月4日（土）
  12:00-13:30/15:00-16:00/16:00-16:30/17:00-18:00

オンライン会場

[A] アーキテクチャ・ソフトウェア／うごかすちから

• [A-01] ゼロトラストの概念を踏襲した安全なIoT (Internet of Things)システムの研究-形式検証とシステムソフトウェアの協働によるゼロトラストIoT
  ゼロトラストIoT (ZT-IoT) プロジェクト 竹房 あつ子、関山 太郎、福田 健介、蓮尾 一郎、Jie Yin、清水 さや子、北川 直哉、小林 久美子、坂根 栄作、西村 健、石川 冬樹、勝股 審也、合田 憲人、石川 裕
  
  概要

  • 形式検証とシステムソフトウェアの融合により、ゼロトラスト(ZT)の概念を踏襲した安全なIoTシステムを実現します。理論研究では、IoTのトラストチェーンの正当性に数学的証明を与え、動的検証の併用で未知の脅威にも対応します。システムソフト研究では理論的成果と連係して実行隔離・自動検知・自動対処機構を開発し、ZT-IoTを実証します。
    https://zt-iot.nii.ac.jp/
• [A-02] データ収集・蓄積・解析システムソフトウェア - SINETStream ネットワークとクラウドを活用してデータ収集から解析まで - IoT、ビッグデータ -
  クラウド基盤研究開発センター
  概要

  • SINETStreamは、広域データ収集・解析プログラム開発支援ソフトウェアパッケージです。SINETStream を利用することで、広域ネットワーク上の IoTデバイスのセンサーデータの収集・解析を行うアプリケーションの構築ができるようになります。
    https://sinetstream.net/
• [A-03] 学認クラウドオンデマンド構築サービスを支えるソフトウエア - クラウドの仮想化による柔軟なアプリケーション実行環境構築
  クラウド基盤研究開発センター
  概要

  • 本研究では、Virtual Cloud Provider (VCP)をユーザと複数クラウドやオンプレミス環境の間に挿入して計算資源を仮想化することで、これら計算資源を統一的に扱える機能を実現しています。さらに、ユーザからはテンプレートを用いて操作することで、アプリケーション実行環境構築の再現性を確保し、実行環境のアップデートも容易に行えます。
• [A-04] クラウド運用 - 人間中心の機械化・自動化 - NIIの研究クラウドはNotebookで賢く運用
  先端ICTセンター/クラウド基盤研究開発センター
  概要

  • NIIでは所内向けの研究リソースとして OpenStack を用いたプライベートなベアメタルクラウドを運用しています。この研究クラウドでは、SINETによる柔軟な拠点間VPNへの対応や、利用者毎のリソースを厳格に分離した環境を提供しています。また、LC4RIと呼ぶ、 Jupyter Notebook を用いた構築・運用手法を実践しており、小規模な運用チームでのサービス提供を実現しています。本展示では、 研究クラウドの運用のために開発したJupyter Notebookの拡張機能や、運用環境「OperationHub」をご紹介します。
    https://literate-computing.github.io/
• [A-05] 教育学習支援情報システム - CoursewareHub: Jupyter Notebookによる講義・演習環境
  先端ICTセンター/クラウド基盤研究開発センター
  概要

  • NIIでは講義・演習環境として「CoursewareHub」を開発、運用しています。CoursewareHubはオープンソースコミュニティで開発されているJupyterHubに対して講義向けの支援機能を加えたソフトウェアです。プログラミング講義における効率的な講義資料配信や授業進行の分析機能を提供します。また本環境は、Jupyter Notebookを活用した運用方法論を適用することで、再現性のある環境構築、ノウハウを伝承する運用を行うことが可能です。本展示では、複数大学の講義でのCoursewareHubの利用事例と、実際の利用画面、分析画面などをご紹介します。
• [A-06] 機械学習をIoTデバイスで行う - ニューラルネットワークのハードウェア実装
  米田 友洋
  概要

  • IoTデバイス等での簡易で高速な処理を目的として、機械学習のハードウェア化が着目されている。ニューラルネットワークの推論においては、2値データを用いた高速・省資源処理方式が提案されているが、ネットワーク自体の学習はほとんどの場合クラウド側で行われている。本研究では、オンサイトの学習を容易にするニューラルネットワークの学習手法に取り組んでいる。
• [A-07] IoTのための機械学習 - マルチエージェント深層強化学習を用いたIoT大量接続のためのチャネル選択
  レ ティエン タン、計 宇生
  概要

  • mMTC(massive Machine Type Communications)は第5世代とそれ以降の移動通信システムの主要目標の一つであり、大量なIotデバイスが人間の介在なしに自動的にデータを収集し、動作することが可能になる。2023年には2.93兆個のネットワーク接続のうちの約半分はMTCであると予測されており、そのような大量な接続を提供する無線資源が限られていることが課題である。本研究では、マルチエージェント強化学習を利用して、IoTデバイスが無線チャネル資源の選択を分散的に行う方法を検討し、有限な資源を協調的で、有効に選択することによって、ネットワークのデバイス接続数を増大させることが目的である。
• [A-08] 自動運転システムを賢くテストする - 探索によるテスト生成技術の自動運転システムへの活用
  石川 冬樹、アルカイーニ パオロ、ジャン シャォイ
  概要

  • 自動運転システムは、他車との位置関係など様々な状況下において、安全性だけでなく交通ルール遵守や快適さなど複数の要求を踏まえながら動作していくことが求められます。我々は、企業とも連携し、このような動作を効率よく効果的にテストするための技術に取り組んでいます。シミュレーションテストを行う際の設定となる交通シナリオを探索するテスト生成技術に多数取り組み、重大な問題を速く見つけることを可能にしています。
• [A-09] AIを細やかな要求に応じて仕立てあげる - 信頼できるAIシステムのためのEngineerable AI技術
  石川 冬樹、eAIプロジェクト
  概要

  • 機械学習技術を用いたAIシステムの産業応用が盛んに取り組まれる中で、その品質、特に安全・信頼に関する懸念が生じている。eAIプロジェクトでは、要求に応じてAIシステムを仕立て上げるEngineerable AIというビジョンを掲げ、AIシステムのためのソフトウェア工学技術に取り組んでいる。その中心として、ブラックボックスと呼ばれる深層学習技術を用いた場合でも、要求やリスクの分析結果に応じてAIシステムを調整するためのデバッグ・修正技術について紹介する。
    @fyufyu
• [A-10] 自動運転の社会受容を促進 - 論理的安全ルールによる自動運転安全性の数学的証明
  数理的高信頼ソフトウェアシステム研究センター Clovis Eberhart、James Haydon、蓮尾 一郎
  概要

  • 自動運転の社会受容と普及のためには、安全性を実現するだけでなく、安全性に説明可能な証拠を与えることが非常に重要です。本発表では、自動運転安全性に数学的証明という非常に強い形の保証を与える手法を紹介します。具体的には、RSS (responsibility-sensitive safety) という既存の方法論を拡張して、複雑な運転シナリオに対する「論理的安全ルール」をソフトウェアツールを用いて導出します。
• [A-11] 高速データ解析アルゴリズムをすべての人の手に - 時相論理によるデータ解析アルゴリズムの統一インターフェイス
  数理的高信頼ソフトウェアシステム研究センター James Haydon、蓮尾 一郎
  概要

  • 産業界（特に製造業）で現れる巨大なデータやモデルを解析して、異常検知や安全性確認、システム最適化を行うために、近年多くの高速な全自動アルゴリズムが提案されています。しかし、これらのアルゴリズムの実用のハードルは一般に高いのが現状です（論文を読んで自分で実装しなければならない）。本発表では、このような実用のハードルをぐっと下げるための、時相論理とよばれる論理体系を使った統一インターフェイスを紹介します。

[B] 数理・論理・量子情報／考え方をかんがえる

• [B-01] 理論計算機科学 - 理論計算機科学入門： 有限と無限のあいだ〜オートマトン理論を例に
  蓮尾 一郎
  概要

  • 計算機やプログラムの振る舞いについて、数学を使って研究するのが理論計算機科学という分野です。応用数学の一分野として見た場合、その大きな特徴は「有限と無限のせめぎあい」です。計算機やプログラムといった「機械」や「レシピ」は無限に豊かな振る舞いを持つ一方で、これらを実際に作ったり記述するためには、そのサイズは有限でなければなりません。この「有限と無限のせめぎあい」という一大テーマについて、オートマトン理論を通してお話しします。
• [B-02] 数学の力で"無限"の世界を探る - 無限に大きな機械学習モデルの理論解析
  加納 龍一、杉山 麿人
  概要

  • 機械学習モデルは近年どんどん巨大化していっています。最初は数十、数百個のパラメータを学習していたはずが、気づけば兆オーダーのパラメータを学習するモデルが世の中で活躍し始めてきています。このまま大きくなり続けると、いったいどうなってしまうのでしょうか？パラメータ数が無限大になった場合はコンピュータで計算はできないですが、実は数学の力を用いると挙動を調べることができます。その概要について紹介させていただきます。
• [B-03] 量子技術高等教育拠点 利用機関募集のご案内 - 量子技術高等教育拠点 利用機関募集のご案内
  大橋 徹也、古川 雅子、吾妻 広夫、山形 浩一
  概要

  • 量子技術高等教育拠点は、Q-LEAP 人材育成プログラムの支援により、量子技術に関する高い専門性と多様なキャリアパスを可能とする人材育成に取り組む拠点として、5 つの「参加機関」により2019 年に開設されました。幹事機関の国立情報学研究所を中心にオンライン教育システムを構築し、オンライン講義の配信、教材データベースの共同開発・利用を通じて、大学等の「参加機関」とその教員のみなさまを支援しています。さらに産業界ともコンソーシアムを通じて連携し、量子技術の融合研究の推進や、社会実装と普及を支える人材の育成に取り組み、近年、ますます注目される量子技術へのニーズに応えてまいります。このたび、大学や産業界、国立研究機関からの参加・協力を仰ぐべく、コンソーシアムの利用機関を募集いたしております。

[C] 人工知能／計算機に思考させる

• [C-01] コンピュータにことばを理解させる - 人間の知的活動を支援するための言語インタフェース技術
  相澤 彰子 研究室
  概要

  • 私たちは、ことばを使って人間とやりとりするコンピュータの実現を目指しています。本発表では、深層学習の展開を背景に急速に変化する自然言語処理分野での最近の研究成果について、コンピュータによる自然言語推論、視覚言語モデル、学術論文の検索と理解支援のための言語解析技術、テキスト中の数値や数量の理解などのトピックを紹介します。
    https://www-al.nii.ac.jp/
• [C-02] Robust IntelligenceとSocial Technologyを主軸とした社会課題解決のための強靱な知識基盤 - ロバストインテリジェンスを社会的な課題解決に役立てるための応用技術に関する研究
  ロバストインテリジェンス・ソーシャルテクノロジー研究センター
  概要

  • CRISは、様々な社会課題に対し、ロバストインテリジェンス及びその要素技術を活用して、社会課題の解決に取り組みます。
    http://research.nii.ac.jp/CRIS/
• [C-03] 人工知能はいかにして世界から知識を獲得し表現・利用しているか？ - 機械学習と知識表現・記号推論の融合によるNeuro-Symbolic AIの実現
  井上研究室　井上 克巳、佐藤 泰介、岡崎 孝太郎、竹村 彰浩、Nguyen Quoc Tuan、小髙 充弘、Fanqing Xu、渡邉 晃司、薬師寺 椋太、大谷 将之
  概要

  • 本研究室では、実世界におけるノイズを含むデータや不完全な情報を処理するために、機械学習の汎化性とノイズ耐性に知識表現・記号推論の厳密性と再利用性を組み合わせて、未知の状況にも柔軟に対応可能なロバストなAIを構築します。また、COVID-19の遺伝子ネットワーク推定、放射線下における細胞動態の予測、メディアデータに基づく行動分析といった、過去になかった分野へのAI適用をも目指します。
    知財図鑑 https://chizaizukan.com/property/370/
• [C-04] コンピュータが法律推論？ - 論理プログラミングに基づく法律表現言語PROLEGの紹介
  佐藤 健
  概要

  • 民事裁判における３つのフェーズ：事実認定、あてはめ、判決推論のうち判決推論フェーズを論理プログラミングに基づく判決推論支援システム：PROLEG（PROlog-based LEGal Reasoning system)を開発した。本ポスターはPROLEGシステムの紹介である。
• [C-05] 思い通りに操るコツを見出す - データからロボット制御を実現する強化学習・表現学習
  小林 泰介
  概要

  • 近年ロボットの発展が目覚ましいですが、それと同時にロボットに要求される作業内容も着実に複雑になっています。そういった作業の中には、事前に現象を数式として記述できないものが多くあります。それらを実現するデータ駆動技術として、どのように実世界を表現するかを学び、そこでの理想的な行動規則を得る、強化学習と表現学習に注目して理論・応用研究を進めています。
• [C-06] コンピュータはどのくらいうまく情報を探せるのか - NTCIR Challenges
  神門 典子
  概要

  • NTCIR (NII Testbeds and Community for Information access Research)では、世界中の約150チームの研究者と一緒に共通のデータセットを用いて研究を進めています。

[D] 映像・音・メディア／みる・きく・はなす・さがす

• [D-01] 研究用データセットのシェアリング文化を創る！ - 情報学データ資源の共同利用
  データセット共同利用研究開発センター大山 敬三、神門 典子、佐藤 真一、山岸 順一、相澤 彰子、水野 貴之、菅原 朔、大須賀 智子
  概要

  • 本センターでは、テキスト、音声、映像など産学界の持つ大規模データを大学等の研究者へと橋渡しをし、またデータや課題を共有する評価ワークショップを行うことで、データの共同利用を推進し、技術の深化とコミュニティの創生や活性化を促進しています。ポスターでは、これらの活動の概観や、本センターの「情報学研究データリポジトリ（IDR）」及び「音声資源コンソーシアム（SRC）」から提供中の各種データセットと、それらを用いた研究成果の一部をご紹介します。
    @NIIIDR
• [D-02] 光の色から水中を知る - 水による光の物理特性を活用した水中の深度推定
  淺野 祐太、石原 慎
  概要

  • 観測する光の波長に依存して、水中での光の物理特性は大きく異なります。例えば、可視光域の光は水にほとんど吸収されませんが、近赤外線の光は水に強く吸収されます。また、水面で屈折した水中への入射光は、波長毎に光路が異なります。本研究では、観測波長を工夫し、水による光の吸収および屈折の特性を特徴量として活用することで、水中環境の深度を推定する手法を提案しました。
• [D-03] 毛細脈管、見えます - 光超音波画像による内部三次元構造解析
  佐藤 いまり
  概要

  • 病気の早期診断や超精密検査の実現を目指すAMEDに参加し、生体や物体内部を非侵襲・非破壊でリアルタイム三次元可視化する光超音波イメージングの高度化を行っています。本研究では、疾病に関係が深い毛細脈管状態を把握するため、鮮明な画像を得るコンピュータビジョン技術を提案しました。
    "4D Hyperspectral Photoacoustic Data Restoration with Reliability Analysis", CVPR2021.
    http://research.nii.ac.jp/pbv/
• [D-04] 光をデザインして物体の中を見る - 細胞特徴解析
  佐藤いまり、島野美保子、浅野 祐太、石原 慎
  概要

  • 散乱特性は、がん検出などにも有効であると近年注目されており、病理診断への応用が期待されています。一般に、生体・細胞等の散乱体を多く含む試料の顕微鏡観察において、散乱光の影響により透過光が不鮮明になり、吸収・散乱特性等の正しい計測は難しいことが知られています。本研究では、光源のパターンとカメラを組み合わせた撮像技術により、染色を行わずに、物体の散乱特性を解明するコンピューテーショナルフォトグラフィー技術を提案しました。
    "Imaging Scattering Characteristics of Tissue in Transmitted Microscopy", MICCAI2020.
    https://doi.org/10.1007/978-3-030-59722-1_23
    http://research.nii.ac.jp/pbv/

[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] さまざま分野のデータを連携して使用するプラットフォーム - 分野間データ連携基盤
  サイバーフィジカル情報学国際研究センター武田 英明、相澤 彰子、高須 淳宏
  概要

  • さまざまな分野のデータを組み合わせて使用するためのプラットフォームを紹介する
• [F-02] 成功体験を味わえるように支援するロボットの仕組みとは？ - ユーザの自己効力感を向上させるアシストロボットのための成功体験マネージャー
  稲邑 哲也
  概要

  • 介護やリハビリテーションの分野では、ロボットがすべてを物理的に支援するのではなく、人の自主性を重んじ、「自分ならきっとできる」と信じる感覚，すなわち自己効力感を向上させるように支援の戦略を決定することが重要と言われています。本発表では、自己効力感を向上させる方策の一つとして、ユーザーの成功体験をVR技術で創出するシステムを提案します。例としてVRジャグリングに注目し、成功体験と自己効力感の関係について解説します。
    プロジェクトホームページ https://srd.mech.tohoku.ac.jp/moonshot/
    @t_inamura
• [F-03] スマートエコノミー - ブロックチェーンは経済社会でどのように役立つのか？
  岡田 仁志
  概要

  • ブロックチェーンは頂点のないフラットな構造でありながら、世界の誰とでもデジタル価値を交換できるプラットフォームです。電子的に表現されたあらゆるアセットをブロックチェーンに乗せて、自由度の高い転々流通の仕組みを実現します。注目を集めているのは、バーチャル空間での経済活動と現実社会の活動をブロックチェーン基盤の上で連動させる使い方です。ブロックチェーンの応用に関するアイデアの可能性を探究しています。

[O] サービス・事業・NII全般

• [O-02] サイエンスによる知的ものづくりへ - トップエスイー：社会人向けソフトウェア工学教育プログラム
  先端ソフトウェア工学・国際研究センター本位田 真一、石川 冬樹
  概要

  • トップエスイープログラムは、ソフトウェアエンジニアリングの技術・理論・ツールを使いこなすスーパーアーキテクトを育成する、社会人向けの教育プログラムです。先端的かつ実践的で演習を中心とした講義を通じて学習し、実問題に適用する課題を、1年の課程の中で行います。実践的な技術だけでなく、学術的な理論や各種ツールの適用により、高度に情報化された社会を支える人材を育成します。
    https://www.topse.jp/ja/
• [O-04] 走り出した学術研究プラットフォーム
  学術基盤推進部
  概要

  • 2022年4月から「SINET6」が始動しました。国立情報学研究所は、ネットワーク基盤「SINET6」と研究データ基盤「NII RDC」を中核に、クラウド環境、認証を包含した『学術研究プラットフォーム』をご利用いただくことで、大学・研究機関における研究・教育活動のデジタルトランスフォーメーション（DX化）の基盤となることを目指しております。
• [O-05] 研究データ基盤「NII Research Data Cloud （NII RDC）」の説明 - 研究データ基盤「NII Research Data Cloud （NII RDC）」
  オープンサイエンス基盤研究センター
  概要

  • NIIオープンサイエンス基盤研究センター（RCOS）の使命は、国内学術研究活動における学術論文および研究データなどを管理・公開・検索できる学術基盤を構築することを通じて、日本におけるオープンサイエンス推進の礎となることです。RCOSで開発・提供する学術基盤を通じて、国内の学術研究活動が円滑に行われ、またその研究成果が研究プロジェクト終了後も損失することなく、共有・リユースされることを目標とします。
• [O-06] 国立情報学研究所ビットくんによる広報活動紹介 - NII Today、Twitter、ウェブサイトのご紹介！
  国立情報学研究所 情報犬ビット
  概要

  • 国立情報学研究所の広報みならい公式キャラクター情報犬ビットくんによる活動紹介です。

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