インターフェース500号記念ワークショップ

テクニカル・セッション

 ワークショップは,『IoTトラック』と『AIトラック』から構成されています.希望のセミナを2トラックから選択して受講いただけます.ただし,同時間帯のセッションを同時に申し込むことはできません.受講料は1セッション2,000円(税込)となります.

◇ IoTトラック ◇
A-01電動車両でのマルチプル・ベクトル制御
A-02IoT時代の地図活用と位置情報の可視化・共有・解析
A-03学校で取り組めるIoT学習とブロックチェーン活用
A-04IoTやAI技術の基礎となる画像処理
A-05センシング技術によるスポーツの変革

◇ AIトラック ◇
B-01量子コンピュータ はじめの一歩
B-02AI技術で作る未来の農業
B-03実践!機械学習用データ作りと具体的な前処理事例
B-04学習済みのモデルで作る「AI猫カメラ」
B-05料理をアシストするAI・IoT技術のこれまでとこれから


A-01   10:00〜11:00  [60分]

電動車両でのマルチプル・ベクトル制御

講師:大黒 昭宜 氏
(株)イーバイク 技術部

 近年,誘導モータや永久磁石同期モータのベクトル制御は当たり前になってきました.電動車両,ドローン,白物家電など今後更に複数台同時駆動など応用範囲が広がります.既に上記したモータ最大3個を同時回せるハードインフラ(PWM出力18個以上など)を用意したマイコンが出てきました.矩形波,正弦波駆動と比較しながら,永久磁石同期モータを利用した電動車両でのダブル・ベクトル制御でリアルタイムに2個のSPMSMとIPMSMモータを同時に回します.また.実機デモおよびリアルタイム波形を交えて解説いたします.

ダブル・ベクトル制御でリアルタイムに2個のモータを同時に回す実機デモ






A-02   11:10〜12:10  [60分]

IoT時代の地図活用と位置情報の可視化・共有・解析

講師:平野 匡伸 氏
ESRIジャパン(株) プラットフォームプロダクトグループ

 IoT技術の発達によって,さまざまなデバイスから位置を含む膨大な「地理空間情報」を得られるようになっています.この地理空間情報を地図上に展開し可視化することで状況をモニタリングしたり,空間的な解析を行うことで地域的な特性を把握したりすることができます.そういったことを,まずはスモール・スタートで手間と費用をかけずに試行したいけれど,中々難しい・・・と考えている方は多いかと思います.この講演では,インターフェース誌連載「IoT時代の地図・地球データ」特別編として,IoT通信サービス「SORACOM」と地図クラウドサービス「ArcGIS Online」の連携やPython+Jupyter Labでの地理空間情報の可視化と空間解析を解説します.







A-03   13:00〜14:00  [60分]

学校で取り組めるIoT学習とブロックチェーン活用

講師:佐藤 聖 氏
(株)インフォメーション・ディベロプメント
システム・インテグレーション・サービス第5事業本部 先端技術室


 小学生や中学生を対象としたIoT教育も年々広まっています.ラズベリーパイとセンサーを組み合わせ,スクラッチでプログラムを作成することで手軽にIoT端末が作成できます.IoT端末で集められたデータはブロックチェーンを使うと分散管理台帳を作ることができ他校の生徒とパソコンでデータ共有が簡単に行えます.学年に応じたIoT学習のアイディアを紹介します.







A-04   14:10〜15:10  [60分]

IoTやAI技術の基礎となる画像処理

講師:吉田 大海 氏
大阪大学 大学院基礎工学研究科 システム科学領域 助教

 本講演では,IoTやAI技術の基礎として使用される画像処理技術やそれらを組み合わせて作成されたアルゴリズムを解説します.講演の冒頭では,画像処理に関する基礎的なイントロダクションを行い,その後,講演者の携わった画像処理研究事例について紹介します.この事例紹介では,特集号で解説した画像処理がどのように活かされているかという点を踏まえて行います.また,来たるIoT・AIの時代で画像処理が果たす役割や我々の日常に関わる点についても述べます.







A-05   15:20〜16:20  [60分]

センシング技術によるスポーツの変革

講師:仰木 裕嗣 氏
慶應義塾大学 大学院政策・メディア研究科 教授

 カメラやモーションキャプチャーなどの映像撮影技術の進化にくわえて,MEMSセンサの進化によって現在では様々なデータがスポーツ競技会やトレーニングの現場で獲得できるようになってきました.こうしたセンシング技術の進化と深化によって,トレーニングやコーチングだけでなく,スポーツそのもののあり方が変わろうとしている現状と近未来予想を紹介します.







B-01   10:00〜11:00  [60分]

量子コンピュータはじめの一歩

講師:藤井 啓祐 氏
京都大学大学院理学研究科 物理学・宇宙物理学専攻 物理学第一分野 特定准教授

 最も基本的な物理法則である量子力学は,半導体,MRI(NMR),レーザーなど我々が日常で利用している技術を影で支えてます.このような量子力学を表舞台へと引っ張り出し,コンピュータの原理として積極的に利用するマシンが量子コンピュータです.量子コン ピュータは,素因数分解に代表される重要な数学的問題や材料開発や化学物質の設計,そして機械学習などにその威力が発揮されることが期待されています.Google,IBM,Intel,Microsoftなどの巨大IT企業に加え,多くのベンチャー企業が立ち上がりつつあり,世界各国で産官学を巻き込んだ研究開発競争が始まっています.本講演では,量子コンピュータの歴史と現在の世界的状況について概観する.また,量子力学の原理やルールを簡単な計算や従来のコンピュータ上でのシミュレーションのソース・コードを追っていくことで解説します.

注目の量子コンピュータはクラウドでもう使える時代
無料で使用できる量子コンピュータIBM Q のサイト.







B-02   11:10〜12:10  [60分]

AI技術で作る未来の農業

講師:小池 誠 氏


 第3次AIブームと言われるようになってから数年が経過しました.AIへの過度な期待と失望を繰り返しながらも,徐々に産業での活用が始まりつつあるのではないでしょうか.農業もその1つです.農業人口の減少や高齢化が進む中,IoTやAIといった最新のIT技術を農業に取り入れるスマート農業が注目されています.本セッションでは,キュウリ自動選別,枝豆選別などの開発事例をもとに,スマート農業の未来について紹介します.

キュウリ自動選別機






B-03   13:00〜14:00  [60分]

実践!機械学習用データ作りと具体的な前処理事例

講師:安田 国裕 氏


 機械学習における学習データの重要性について,まず,画像データの集め方と前処理の仕方を具体的な事例を交えて解説します.つぎに,深層学習のモデルを使った簡易検証で,学習データの重要性を確認します.最後に,ブラックボックスと言われている深層学習で,どの部分を認識して答えている可能性が高いかを可視化して確認する手法を解説します.

学習に利用するうまい棒の画像データ






B-04   14:10〜15:10  [60分]

学習済みのモデルで作る「AI猫カメラ」

講師:速川 徹 氏/山本 大輝 氏
Acroquest Technology(株)

 Raspberry Pi上のAIで,カメラ画像中に猫が写っているときだけTwitterに画像を投稿する「AI猫カメラ」を開発しました.無料公開されている学習済みのモデルを利用してなるべく簡単に作る方法や開発してわかった課題の対処方法について、初級者向きに解説します.さらにRaspberry Pi上での運用やTwitterとの連携,さらに学習済みモデルを改良する技術である「ファイン・チューニング」やエッジにAIを載せる勘所などについて解説します.

設置した「AI猫カメラ」奥中央のピンクの箱 Twitterの投稿先






B-05   15:20〜16:20  [60分]

料理をアシストするAI・IoT技術のこれまでとこれから

講師:橋本 敦史 氏
オムロンサイニックエックス(株) パターン認識グループ シニアリサーチャー

 家庭で行われる調理は時代とともに,その必要性や価値,意味付けが変容してきました.特に現代日本では,中食や外食産業の充実と共にいわゆる「手作り神話」に対する信仰や「手作りの必要性」は減少しつつあるように思われます.一方で,家庭や集合住宅においてキッチンが無くなることはなく,「コミュニケーションの手段」「食育」といった新たな視点での重要性も再発見されつつあります.
 本講演では,特に2000年代以降に登場した様々な情報学的・Human Computer Interaction的な取り組みを中心として,導入されたIoT技術・各種認識技術の活用によるインターフェースデザインを紹介すると共に,それぞれが調理という作業に対して,どのような価値・行動の変容を狙ってきたかを整理し,今後の方向性についても考察していきたいと思います.


料理をアシストするAIキッチン







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