セミナー情報

【第53回AIセミナー】「科学技術を発展させるAI技術のフロンティア」

終了しました。

2022年1月第1回目は「科学技術を発展させるAI技術」をテーマに、学術論文やデータベースなど多様な情報や知識が急増する中、それらビッグデータの解析に基づく新技術や新分野創成のためのアプローチについて最前線でご活躍されている２名の講師をお招きして開催します。今回のセミナーでは、テクノロジー・インフォマティックスによる科学技術の未来予測と、ポスト選択推論によるデータ駆動仮説の統計的信頼性評価についてご講演いただきます。

＜新型コロナウイルスの対応について＞
※新型コロナウイルス感染拡大防止のため、今年度も引き続きZoomウェビナーによるオンライン開催となります。

名称	【第53回AIセミナー】「科学技術を発展させるAI技術のフロンティア」
日時	2022年1月12日（水） 15:00 - 17:00
受付時間	接続可能時間：14:50-17:00
場所	Zoomウェビナーによるオンライン開催 ※お申し込み後、EventRegist（申込ツール）より参加URLをご案内いたします。
定員	500名
参加費用	無料
連絡先	人工知能セミナー窓口
注意事項・定員になり次第締切ります。・産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。・講演の録画やアップロードはご遠慮ください。

プログラム

15:00- 16:00	「テクノロジー・インフォマティックスによる科学技術の未来予測」坂田一郎（東京大学　総長特別参与、工学系研究科教授（技術経営戦略学専攻））
	概要今日、科学技術に関する情報・知識が急激に増加しており、人間の情報処理能力に依存した従来型のエキスパートアプローチでは、それらを活かしきれない（「情報の海に溺れる」）状況にある。そうした事態に対応して、コンピュテーショナルなアプローチを導入する動きが世界中で進んでいる。我々は、自然言語処理、ネットワーク科学、機械学習等の手法を組み合わせて科学技術ビックデータを解析し、政府の研究開発戦略、企業の技術経営や個々の研究者の研究計画の立案などに対し有用な知見を提供する手法を「テクノロジー・インフォマティックス」と呼んでいる。この手法とWeb of ScienceやScopusに収録されている大規模な論文データ及び産業技術総合研究所のABCIを用いた知識の構造化、技術の未来予測、バンドワゴン効果の把握、ネットワークを通じた科学技術ミームの伝播等の分析事例やそうした分析機能の一部を実装したウエブシステム「学術俯瞰・未来予測システム」を紹介する。
	略歴 1966年生まれ。東京大学経済学部卒、ブランダイス大学より国際経済・金融学修士号、東京大学より博士号（工学）を取得。2008年より東京大学教授。現在、東京大学総長特別参与、未来社会協創推進本部（FSI）ビジョン形成分科会長、工学系研究科教授（技術経営戦略学専攻）。学外では、国土審議会特別委員、政府機関移転に関する有識者懇談会構成員、国土交通省地域づくり表彰審査会座長、日本工学アカデミー正会員、ダイキン工業フェローなど。専門は、大規模データとデータサイエンスの手法を用いた意思決定支援、知識の構造化、計算社会科学、計算言語処理など。テクノロジー・インフォマティックスを提唱している。講演資料 PDF:14,735KB
16:00- 17:00	「ポスト選択推論によるデータ駆動仮説の統計的信頼性評価」竹内一郎（名古屋工業大学・工学研究科・教授、理化学研究所・革新知能統合研究センター・チームリーダ）
	概要多くの分野でデータを活用して科学技術を発展させるデータ駆動型アプローチが有望視されている．機械学習などのデータ分析によって得られる仮説（データ駆動型仮説）は，専門家の知識に基づく仮説（知識駆動型仮説）とは異なり，新たな発見につながる可能性がある．一方，前者はデータから選択された仮説であるため，伝統的な統計的推測法を使って信頼性評価を行うことができない。本講演では、データ駆動型仮説の統計的信頼性を評価するための新たな枠組であるポスト選択推論（Post-Selection Inference）を紹介する。ポスト選択推論は、線形モデルの特徴選択の統計的推測のために開発されたものであるが、その基本的枠組はより広範な問題において有用であることがわかりつつある。本講演では、特に、クラスタリング、変化点検知、セグメンテーションなどの教師なし学習に基づくデータ駆動仮説の信頼性評価にポスト選択推論を活用した例を紹介する。
	略歴 2000年名古屋大学にて博士（工学）を取得。学術振興会特別研究員、三重大学助教、名古屋工業大学准教授を経て2015年4月より現職。2016年9月より理化学研究所革新知能統合研究センター・データ駆動型生物医科学チーム・チームリーダを兼務。データ駆動型人工知能の基盤となる機械学習の研究と実践に従事。機械学習の理論・アルゴリズム研究の成果はNeurIPS, ICML, KDDなどに数多く採択されている。また、データ科学に基づく生命科学と材料科学に関する共同研究プロジェクトを数多く実施している。講演資料 PDF:5,626KB

15:00- 16:00	「テクノロジー・インフォマティックスによる科学技術の未来予測」坂田一郎（東京大学　総長特別参与、工学系研究科教授（技術経営戦略学専攻））
	概要今日、科学技術に関する情報・知識が急激に増加しており、人間の情報処理能力に依存した従来型のエキスパートアプローチでは、それらを活かしきれない（「情報の海に溺れる」）状況にある。そうした事態に対応して、コンピュテーショナルなアプローチを導入する動きが世界中で進んでいる。我々は、自然言語処理、ネットワーク科学、機械学習等の手法を組み合わせて科学技術ビックデータを解析し、政府の研究開発戦略、企業の技術経営や個々の研究者の研究計画の立案などに対し有用な知見を提供する手法を「テクノロジー・インフォマティックス」と呼んでいる。この手法とWeb of ScienceやScopusに収録されている大規模な論文データ及び産業技術総合研究所のABCIを用いた知識の構造化、技術の未来予測、バンドワゴン効果の把握、ネットワークを通じた科学技術ミームの伝播等の分析事例やそうした分析機能の一部を実装したウエブシステム「学術俯瞰・未来予測システム」を紹介する。
	略歴 1966年生まれ。東京大学経済学部卒、ブランダイス大学より国際経済・金融学修士号、東京大学より博士号（工学）を取得。2008年より東京大学教授。現在、東京大学総長特別参与、未来社会協創推進本部（FSI）ビジョン形成分科会長、工学系研究科教授（技術経営戦略学専攻）。学外では、国土審議会特別委員、政府機関移転に関する有識者懇談会構成員、国土交通省地域づくり表彰審査会座長、日本工学アカデミー正会員、ダイキン工業フェローなど。専門は、大規模データとデータサイエンスの手法を用いた意思決定支援、知識の構造化、計算社会科学、計算言語処理など。テクノロジー・インフォマティックスを提唱している。講演資料 PDF:14,735KB
16:00- 17:00	「ポスト選択推論によるデータ駆動仮説の統計的信頼性評価」竹内一郎（名古屋工業大学・工学研究科・教授、理化学研究所・革新知能統合研究センター・チームリーダ）
	概要多くの分野でデータを活用して科学技術を発展させるデータ駆動型アプローチが有望視されている．機械学習などのデータ分析によって得られる仮説（データ駆動型仮説）は，専門家の知識に基づく仮説（知識駆動型仮説）とは異なり，新たな発見につながる可能性がある．一方，前者はデータから選択された仮説であるため，伝統的な統計的推測法を使って信頼性評価を行うことができない。本講演では、データ駆動型仮説の統計的信頼性を評価するための新たな枠組であるポスト選択推論（Post-Selection Inference）を紹介する。ポスト選択推論は、線形モデルの特徴選択の統計的推測のために開発されたものであるが、その基本的枠組はより広範な問題において有用であることがわかりつつある。本講演では、特に、クラスタリング、変化点検知、セグメンテーションなどの教師なし学習に基づくデータ駆動仮説の信頼性評価にポスト選択推論を活用した例を紹介する。
	略歴 2000年名古屋大学にて博士（工学）を取得。学術振興会特別研究員、三重大学助教、名古屋工業大学准教授を経て2015年4月より現職。2016年9月より理化学研究所革新知能統合研究センター・データ駆動型生物医科学チーム・チームリーダを兼務。データ駆動型人工知能の基盤となる機械学習の研究と実践に従事。機械学習の理論・アルゴリズム研究の成果はNeurIPS, ICML, KDDなどに数多く採択されている。また、データ科学に基づく生命科学と材料科学に関する共同研究プロジェクトを数多く実施している。講演資料 PDF:5,626KB