◆◆=========================◆◆
第2回 インサイト・データサイエンスカンファレンス
◆◆=========================◆◆
【場 所】 オンライン (Zoom使用予定)
【日 時】 令和2年8月6日 (木) 13:00-17:00
【主 催】 株式会社インサイト
【参加費】 無料
【定 員】 36名
【お申込み】「カンファレンス参加希望」と明記の上、
氏名・所属を info@meshman.jp へ送信ください。
=============================
株式会社インサイトでは一昨年11月よりほぼ月1回のペースで、オンサイト又はオンラインで新規テーマの「CAE技術者のためのデータサイエンス勉強会」を開催して参りました。開催累計100回以上、300名以上のご参加を頂きました。昨年8月に開催した第1回データサイエンスカンファレンスに引き続き、今回第2回のデータサイエンスカンファレンスをオンラインで開催致します。
今回は、各分野の工学系及び理学系で機械学習の技術を活用しておられる4名の先生方をお招きして講演して頂きます。冒頭のキーノート講演を始め、充実した内容となっておりますので、奮ってご参加下さい。
(尚、同業他社の方は参加をお断りする事が有りますので、
予めご了承下さい。)
=============================
■タイムテーブル
…………………………………………………………………………………………………………
13:00~ 開会挨拶及びキーノート講演
■「機械学習を工学問題予測に応用するためのポイント」
(インサイト技術顧問 和田 義孝 教授)
学習データがそれほど多く準備できないが機械学習を用いたいニーズは多くある。そのような場合の基本的な対処方法の考え方を示す。また深層学習の意味と期待されることを示し、機械学習の応用を進めるための基本を確認する。
…………………………………………………………………………………………………………
13:20~ 東京大学 大学院工学系研究科 原子力専攻
出町 和之 准教授
■「深層学習を用いた作業安全監視システム」
物体認識や人物姿勢認識などの画像情報を用いた深層学習は、工場や建築など労働災害率の高い現場での作業安全監視として有望な技術の一つとされている。しかし、深層学習による認識結果を安全の観点から分析し危険の有無を判定させるためには、安全マニュアルなど危険状態を定義する文章との比較が必要である。ここでは、深層学習による画像認識と自然言語処理とを組み合わせた作業安全監視システムの開発について紹介する。
…………………………………………………………………………………………………………
14:05~ 岡山大学 大学院環境生命科学研究科
珠玖 隆行 准教授
■「地盤工学におけるベイズ推定の適用」
地盤工学では本質的に不均質な材料である「土」を扱うため,設計や解析で遭遇する種々の「不確定性」に対してどのように対処するか,は極めて重要な問題である.不確定性の対処方法には種々の方法があるが,本発表では,ベイズ推定に着目し,それが地盤工学においてどのような役割を果たしうるかについて紹介する.関連する話題として,粒子フィルタやスパースモデリングについても触れる.
………………………………………………………………………………………………………….
4:50~ 株式会社インサイト代表取締役社長 三好 昭生
■「チュートリアル: サロゲートモデル作成技術
としてのLightGBM」
LightGBMは一言で言えばテーブルデータの回帰(分類)に有効な技術である。多次元の説明変数と1個の目的変数を学習する技術である。現在Kaggle等の機械学習のコンペにおいて上位入賞者が使用している回帰/分類技術として脚光を浴びた。サロゲートモデルを作成する上で本技術は非常に役立つと思われる。LightGBMを習得して行く事が今後CAEの世界でも必須となるだろうと考え、その概略を紹介させて頂く。
…………………………………………………………………………………………………………
15:20~ 休憩 (オンライン名刺交換タイム)
………………………………………………………………………………………………………….
15:30~ 熊本大学 産業ナノマテリアル研究所
赤井 一郎 教授
■「データ駆動科学による高次元X線吸収計測の革新」
データ駆動科学は、最新のデータ科学を様々な研究領域に展開して、従来の解析限界の突破や新法則の発見を実現し、新しい科学的方法論を構築するものである。講演では2018年度にJSTの情報計測CREST課題に採択された、「データ駆動科学による高次元X線吸収計測の革新」について紹介する。この課題は、放射光を用いた多角的なX線吸収微細構造(XAFS)の高度解析から様々な材料研究の新展開を狙うものである。
………………………………………………………………………………………………………….
16:15~ 近畿大学 理工学部機械工学科
和田 義孝 教授
■「物理現象を予測するためのCNNと入力パラメータ設計」
機械学習を援用して解析時間を削減する試みが多くの研究分野において進められている。どのようなデータを準備してどのように学習させればよいのか明らかにすることは重要な課題である。本講演では物理現象を予測する代替モデルの生成を対象とし、必要な学習データおよびCNNに対する要件を検討する。
………………………………………………………………………………………………………….
16:50~ ご連絡 ㈱インサイト技術開発部主査 淀薫
………………………………………………………………………………………………………….
16:55~ 閉会挨拶 ㈱インサイト代表取締役社長 三好昭生
………………………………………………………………………………………………………….
17:00 終了
………………………………………………………………………………………………………….
※終了後、講師の先生方出席の交流会を予定しております。
===================================================
講師の先生方の紹介など、詳しくは
http://www.meshman.jp/seminar/DSconference2nd.pdf
□————————————————————————-□
最先端をカスタマイズ
CAEソフトウェア・Meshmanシリーズ/ 株式会社インサイト
□————————————————————————-□
株式会社インサイトは今年で創立21年。ベンチャー企業育成のため東京大学につくられたインテリジェント
・モデリング・ラボラトリー(IML)から誕生しました。「設計用大規模計算力学システムの開発プロジェクト
( 通称 ADVENTURE) 」(日本学術振興会未来開拓学術研究推進事業「計算科学」分野プロジェクト)等、
大学と連携した様々なプロジェクトに参加しました。そこで得た最先端の技術を一般にも利用し易いソフト
ウェアに変換して提供すること、また、プログラミング技術や解析技術などの分野で質の高い知識を広く
一般に提供することで社会に貢献していきたいと考えています。大学からの技術移転の便宜を考慮して、
オフィスは東京大学の赤門前にあります。