AI(人工知能)の話題があまた飛び交う昨今ですが、深層学習(ディープラーニング)による認識・判断結果は「なぜそうなったのか」を理解し難くブラックボックス化し、現場での結果の活用が躊躇されています。他方で、モデルのデータへの適合度と単純なモデル構造の両立を目指すスパースモデリングは、圧縮センシング等でその有効性を示しつつあります。そこで、スパースモデリングと深層学習を組み合わせることにより、ブラックボックス化を回避するとともに、認識・判断過程の見える化につなげることがAIの問題点を解消する方策の一つと考えています。
本セミナーでは、深層学習への適用を含め幅広くスパースモデリングについての話題提供を行い、スパースモデリング技術の新たな展開を切り拓くきっかけにするとともに、深層学習に一定の知見をお持ちの方を対象に、スパースモデリングの可能性についての情報を共有したいと考えています。
日 時 | 2019年11月19日(火)13:30~16:30 |
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場 所 | 北九州学術研究都市 産学連携センター2F 研修室 |
主 催 | 公益財団法人北九州産業学術推進機構(FAIS)ひびきのAI社会実装研究会 |
参加人数 | 60名 |
内 容 | 第1部:スパースモデリング技術の概要 13:30-14:00「スパースモデリングの概要及び深層学習への適用」 九州工業大学 特命教授、名誉教授 石川眞澄 氏 第2部:スパースモデリングの社会実装に向けた取組の紹介 14:00-14:30「 スパースモデリングとブラックホールシャドウ画像」 統計数理研究所 数理・推論研究系 教授 池田思朗 氏 14:30-15:00「 省エネルギーのための動的スパースモデリング」 北九州市立大学 環境技術研究所 教授 永原正章 氏 15:00-15:30「スパースモデリングによるRNN の回帰に必要な説明変数の同定」 西日本工業大学 工学部 総合システム工学科 准教授 亀井圭史 氏 15:30-16:00「動的スパースモデリングを用いたノード選択手法について」 北九州市立大学 国際環境工学部 講師 池田卓矢 氏 第3部:総合討論 16:00-16:30「スパースモデリング技術の今後の展開と可能性」 |
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九州工業大学 特命教授、名誉教授 石川眞澄 氏 |
統計数理研究所 数理・推論研究系 教授 池田思朗 氏 |
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北九州市立大学 環境技術研究所 教授 永原正章 氏 |
西日本工業大学 工学部 総合システム工学科 准教授 亀井圭史 氏 |
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北九州市立大学 国際環境工学部 講師 池田卓矢 氏 |
総合討論の模様 |
■今回のセミナーでは、予定を大幅に上回る参加者にお越しいただきました。各講師の方々も分かりやすい資料で ご説明いただき、スパースモデリングの理解を深めていただけたかと思います。
ひびきのAI社会実装研究会では、このようなセミナーも含め、AIの社会実装の実現を目指して参ります。 ご参加頂いた皆様、本当にありがとうございました。