セミナー: IoT・機械学習応用ソフトウェアの設計とパターン

イベント内容

スマートエスイーセミナーシリーズ「ポスト・コロナ時代のソフトウェアエンジニアリングを考える」

第2回 IoT・機械学習応用ソフトウェアの設計とパターン

2020年7月13日(月)19:00-21:00 オンライン

あらゆる産業においてデジタルトランスフォーメーション(DX)がなし崩し的に進められようとするポスト・コロナ時代に、ソフトウェアエンジニアリングのあり方も見直し、必要に応じて変えるときが来ています。本セミナーシリーズでは全5回にわたり、ソフトウェアの開発や運用において変わらない本質と、変わりゆく新たな考え方や技術・プラクティスを探ります。

第2回は、DXの技術的原動力となるIoT・機械学習応用の設計(第2回)を取り上げます。IoTおよび機械学習の社会応用が急速に進展することに伴い、実務家や研究者においてそれらのソフトウェアシステムの良い設計の指針の整理と共有が求められています。本セミナーでは、パターンを活用したアーキテクチャ設計評価の基本的な流れを解説したうえで、講演者らが調査により整理したIoTアーキテクチャ・デザインパターン(IEEE Internet of Things Journal, SERP4IoT)および機械学習応用アーキテクチャ・デザインパターン(一部 IWESEPAsianPLoP)の体系を解説します。 Zoomオンライン開催・参加無料です。ぜひご参加ください。

主催

協力・協賛

  • 日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会(MLSE)
  • JST未来社会 未来社会創造事業 機械学習を用いたシステムの高品質化・実用化を加速する”Engineerable AI”(eAI)
  • 早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所

概要

  • 日時: 2020年7月13日(月)19:00-21:00
  • 場所: オンライン Zoom
  • 参加費: 無料
  • 講演者: 竹内広宜(武蔵大学)、鷲崎弘宜(早稲田大学)(eAIプロセス・パターンチーム)ほか
  • 参加申込: 本connpassページからお申し込みください

プログラム

19:00-19:30 ソフトウェアパターン概論およびパターンを活用したアーキテクチャ設計

鷲崎 弘宜 (早稲田大学 / NII / システム情報 / エクスモーション)

パターンを活用したアーキテクチャ設計評価の基本的な流れを解説します。 IoT・機械学習応用システムは多種多様な技術、環境、サービスの組み合わせにより成り立つため、背景や根拠を含めてアーキ テクチャを明確に設計および進化の過程で評価し続けることが重要です。アーキテクチャパターンやデザインパターンは、Know-Why(根拠や制限), What(設計課題), How(解決策)を明確に言語化・文書化し、領域を超えて様々な利害関係者間で合意形成することに優れた方法です。本講演ではソフトウェアパターンの考え方を解説するとともに、パターンの活用により要求群に基づき段階的にアーキテクチャを設計する手法ADDおよびトレードオフ評価の手法ATAMを解説します。

19:30-19:45 IoTアーキテクチャ・デザインパターン概観

鷲崎 弘宜 (早稲田大学 / NII / システム情報 / エクスモーション)

講演者らは学術文献および灰色文献の体系的調査により、代表的なIoT設計パターン群(IEEE Internet of Things Journal, SERP4IoT)を特定し、抽象度や品質などの観点で分類整理しました。本講演ではその全体像や傾向および主要なパターンの幾つかを解説します。

19:45-19:55 質疑
19:55-20:10 機械学習応用アーキテクチャ・デザインパターン概観

鷲崎 弘宜 (早稲田大学 / NII / システム情報 / エクスモーション)

講演者らはJST未来社会”Engineerable AI”(eAI)プロジェクトにおいて、学術文献および灰色文献の体系的調査により、機械学習応用システムおよびソフトウェアの設計における代表的な設計パターン群(一部 IWESEPAsianPLoP)を特定し、整理を進めています。本講演ではその全体像を解説します。

20:10-20:45 機械学習応用アーキテクチャ・デザインパターン 解説(予定)

竹内広宜(武蔵大学)

講演者らが調査により整理した機械学習応用アーキテクチャ・デザインパターン群のうちで主要なものを解説します。

20:45-21:00 質疑、アンケート調査のお願い

シリーズ全体

他の回の詳細については以下およびセミナーシリーズのページを参照ください。

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