BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:東芝AI技術セミナー サステナブルな社会へ、 どうAIを活用する？～予測・最適化AIが解く、エネルギ ー分野の課題。～ X-WR-CALNAME:東芝AI技術セミナー サステナブルな社会へ、 どうAIを活用する？～予測・最適化AIが解く、エネルギ ー分野の課題。～ X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:894160@techplay.jp SUMMARY:東芝AI技術セミナー サステナブルな社会へ、どうA Iを活用する？～予測・最適化AIが解く、エネルギー分 野の課題。～ DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20230324T140000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20230324T153000 DTSTAMP:20260403T221819Z CREATED:20230228T015457Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/89416 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nご好評によ り3/24再演決定！前回参加が出来なかった方は是非ご参 加ください（本セミナーは2022年11月28日に実施したセ ミナーと同内容になります）参加にはTECHPLAYでの参加 登録後に表示される申込みURLよりセミナー申込みが必 要となります。予めご了承ください。\n概要\n企業とし て社会や顧客に選ばれ、持続可能な事業を実現する為 にAIをどう活用するか？ 今回、適用範囲の広い「予測 ・最適化AI」を取り上げ、最新事例としてエネルギー 分野の課題解決をご紹介します。\n温室効果ガス排出 の1/4を占める発電部門において再生可能エネルギーの 主力化が求められる中、東芝のAIによる発電予測など が、電力需給調整を実現していきます。\n予測・最適 化AIは適用範囲が広いため、様々な領域での活用可能 性を感じていただけることを期待しています。エネル ギー分野に限らず、幅広い領域の方々にご満足いただ ける内容を目指します。\nタイムスケジュール\n\n\n\n時 間\n内容\n\n\n\n\n14:00〜14:10\nセッション1東芝AI 技術セミ ナー開催にあたり～ カーボンニュートラルと予測・最 適化AI ～\n\n\n14:15〜14:50\nセッション2再生可能エネルギ ーの普及へ、東芝だからできること～AI活用で拓く豊 かな未来～\n\n\n14:55〜15:30\nセッション3AIは、どう発電 量をよみ、電力取引の戦略をたてるのか　～最新の予 測・最適化AIとは～\n\n\n\n※ 当日予告なく時間配分・ 内容が変更になる可能性がございます。\n登壇者\nセッ ション1　東芝AI 技術セミナー開催にあたり～ カーボ ンニュートラルと予測・最適化AI ～東芝は、“人と、 地球の、明日のために。”を実現するために、カーボ ンニュートラル・サーキュラーエコノミーに取り組ん でいます。工場・プラントなどの設備からくるデジタ ルデータを積極的に利用し、最適化制御によって、効 率的な運用を行うCPS（サイバー・フィジカル・システ ム）の実現にさらに貢献したいと考えています。ここ では、カーボン・ニュートラルに貢献する事業としてV PP（バーチャル・パワー・プラント）の位置づけと、 各種予測・最適化AI技術について簡単に紹介させてい ただきます。\n堀 修\n株式会社 東芝 執行役員研究開発 センター 首席技監AI-CoEプロジェクトチーム リーダー\n 昭和61年 ： （株）東芝 総合研究所（現 研究開発セン ター）入社。\n 機械学習・画像処理 技術の研究開発に従事。\n平成6年 ： メリーラン ド大学 Center for Automation Research 客員研究員。\n平成15年4 月 ： 研究開発センター マルチメディアラボラトリー 室長。\n平成27年4月 ： 研究開発センター 所長。\n平成 30年4月 ： 研究開発本部 部長。\n令和2年4月 ： 執行役 員 首席技監。\n令和4年4月 ： AI-CoEプロジェクトチーム リーダー　兼務　現在に至る。\n\n\nセッション2　再 生可能エネルギーの普及へ、東芝だからできること～A I活用で拓く豊かな未来～カーボンニュートラル実現へ 向けた東芝の取り組みに、VPP（バーチャル・パワー・ プラント）があります。VPPは、再生可能エネルギーな どの分散する「電源」、蓄電池などの「ストレージ」 のデータを収集し、必要に応じて機器を制御する仕組 みです。このVPPのノウハウを基に、東芝は、「複数の 再生可能エネルギーを束ね、発電予測や市場取引を代 行するサービス」を始めました。太陽光発電などハー ドの知見がある東芝ならではのシステム・AIの活かし 方、事業展開の方向性、お客様の便益を中心にご紹介 します。\n■講演者の一言世界が注目する再生可能エ ネルギーのさらなる普及のため、国の制度が変更され 、新しい事業が誕生しています。本講演では、それら の制度概況を共有し、求められるAI応用システムをご 説明します。「事業にAIをどう組み込むか？」という 観点で、皆様の領域の課題解決に参考となれば大変嬉 しいです。\n金子 雄\n東芝エネルギーシステムズ株式 会社エネルギーアグリゲーション事業部　エネルギーI oT推進部　エキスパート\n平成17年 ： （株）東芝入社 。ネットワーク関連の研究開発に従事。\n令和3年 ： 東芝エネルギーシステムズ（株）。バーチャルパ ワープラント（VPP）関連の\n 技術営業に従事。 現在に至る。\n\n\n\nセッション3　AIは、どう発電量を よみ、電力取引の戦略をたてるのか　～最新の予測・ 最適化AIとは～前の講演でご紹介する再生可能エネル ギー事業では、いかに発電量を精度高く予測し、どの ような戦略で市場取引するかが問われます。この「再 生可能エネルギーを束ね、電力市場に売って収益を上 げるサービス」に資するのが、発電量予測AIと市場取 引最適化AIです。再生可能エネルギーは気象条件など によって発電量が変動し、さらに電力市場の価格も需 給バランスに応じて変動するので、そういった不確定 な条件下でどう意思決定するかは非常に難しい課題で す。その課題を技術の視点で整理し、解決するために 開発した技術の特徴・強みについてご説明します。\n ■講演者の一言私たちを取り巻く様々な社会課題を解 決するため、AI技術は日々進化しています。本講演で は、カーボンニュートラル実現に向けた、予測・最適 化AI技術をご紹介します。「こんなことにもAIが使える んだ！」と感じていただき、皆様の事業における課題 解決の糸口となれば大変幸いです。\n金子 雄\n株式会 社 東芝研究開発センター知能化システム研究所　シス テムAIラボラトリー　フェロー\n平成15年 ： （株）東 芝　研究開発センター入社。機械学習・予測技術の研 究開発に従事。\n平成20年 ： 東芝セミコン社異動。各 生産拠点におけるIT推進・現場改善に従事。\n平成24年 ： （株）東芝　研究開発センター異動。数理最適化技 術の研究開発に従事。\n平成28年 ： 数理最適化プログ ラムリーダーとして研究テーマの企画・推進。 現在に 至る。\n\nこんな方におすすめ\n\nAIの活用を考えるきっ かけがほしいビジネスパーソン\nAIの研究開発に従事し ており、予測・最適化AIに関心のある研究者、技術者\n AIの研究開発でキャリアを歩みたく、先進企業の課題 認識、対応方法を知りたい学生や求職者\nサステナブ ルな社会に必要とされるAIに興味がある方\n\n参加費\n 無料\n注意事項\n\nご参加には事前のお申し込みが必要 です。\nご登録後、2日を経過してもメールが届かない 場合は、「隔離メール」として受信されていない場合 がございます。念のため「隔離メール」をご確認くだ さい。\nプログラムは事前の予告なく変更させていた だく場合があります。\n本セミナーはYoutubeLiveにて配信 を行います。お使いのネットワーク環境（社内のネッ トワーク等）のセキュリティブロックによって、動画 の閲覧ができない場合があります。事前に以下のドメ インにアクセス可能かご確認ください。■許可する必 要のあるドメインeventhub.jp    （イベントページ）yout ube.com    （動画配信プラットフォーム）\n本セミナー は国内居住者を対象にした社外向けセミナーとなって います。以下の方のお申し込みはご遠慮ください。東 芝グループ従業員日本国外に居住の方\n LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/894160?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR