セミナー情報

【第55回AIセミナー】「シミュレーションとAIの融合技術」

終了しました。

2022年2月は「シミュレーションとAIの融合技術」をテーマに、シミュレーションを扱うAI技術についてご紹介します。シミュレーションは自然科学や社会科学のみならず広く産業分野にも用いられており、その種類も多岐にわたります。それぞれの分野における知識を演繹的に用いて行うのがシミュレーション計算であり、統計学や機械学習に基づくAI技術はデータから帰納的な推論を行います。シミュレーションを扱うAI技術はこれら演繹・帰納計算の融合を目指す試みでもあり、現在注目される研究開発項目のひとつです。
今回のセミナーではその最前線で活躍されている講師をお招きし、AI技術を駆使しシミュレーションを精緻化・高速化する研究事例について講演いただきます。

※1番目の木佐森慶一さんのタイトル・概要は英語ですが、発表は日本語で行われます。

名称	【第55回AIセミナー】「シミュレーションとAIの融合技術」
日時	2022年2月18日（金） 13:00 - 15:00
受付時間	接続可能時間：12:50-15:00
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

13:00- 14:00	Machine learning to build a digital twin of the manufacturing factory 木佐森慶一（BIRD INITIATIVE　Principal、NEC、NEC産総研人工知能連携研究室）
	概要 In recent years, in the era called VUCA, the importance of digital twins of a factory, logistics, and supply chain using simulation is increasing in the manufacturing industry. However, it is hard to optimize parameters to represent a precise real situation and data-driven simulation. We address this problem by using a data assimilation method that extends kernel mean embedding methods. We show an implementation example of this method in the real industry.（発表は日本語で行われます）
	略歴 2015年東京大学理学系研究科物理学専攻博士課程後期終了。同年、原子核物理学分野での論文がAltmetric Score 世界 Top 5%の評価。2015年日本学術振興会特別研究員PD。理化学研究所研究奨励賞を受賞。2016年にNECに入社し、NEC産総研AI連携研究室（冠研）にて、シミュレーション×機械学習技術という新しい研究分野の開拓に取り組み、その成果がトップレベル国際会議 SDM18, AISTATS2020, ECML-PKDD2020等に採択。現在は、その成果の事業化を行うためにNEC他6社の出資と、産総研の協力の元で設立したBIRD INITIATIVE株式会社というスタートアップにて、生産・物流領域でのデジタルツインを用いた最適化を行う事業を、事業責任者としてリード。NEC産総研AI連携研究室プロジェクトマネージャー、NECデータサイエンス研究所主任研究員も兼務。
14:00- 15:00	量子化学シミュレーションと深層学習の融合椿真史（産総研人工知能研究センター機械学習研究チーム　研究員）
	概要量子化学シミュレーションは、材料や医薬品の開発に有用な物性を提供するが、計算速度が遅いという欠点がある。これを解決するために近年、シミュレーションの大規模データベースを深層学習モデルに学習させ、物性を高速に予測するアプローチが注目を集めている。しかしながら、現在提案されている多くのモデルは必ずしも量子化学の理論に基づくわけではないため、予測の信頼性や外挿性に問題があり、予測したいデータと類似したデータを学習しなければ精度を保証できない。本講演では、量子化学シミュレーションと深層学習の双方の利点を適切に融合することで、この問題解決を目指す研究について紹介する。
	略歴東北大学工学部化学バイオ工学科卒業。奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科修了。現在、産業技術総合研究所人工知能研究研究センター機械学習研究チーム研究員。専門は、物理・化学・生物学などの自然科学データに対する深層学習技術の開発。