【オンライン】第２回インサイト・データサイエンスカンファレンス8/6(木)

2020/08/06(木)13:00 〜 17:00 開催

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#アルゴリズム, #機械学習, #CAE

イベント内容

ウェビナーのご案内を8月5日17時半にメールでお知らせしました。届いていない方はinfo@meshman.jpへご連絡ください。

第２回インサイト・データサイエンスカンファレンス

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技術者の為のデータサイエンス勉強会」を開催して参りました。累計100回以上、300名以上ご参加頂きました。
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回目の
データサイエンスカンファレンスをオンラインで開催したいと思います。
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。)

【場所】オンライン（Zoom使用）

【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

【お願い】

・ZOOM に関して：参加登録者宛に、後日参加のための URL をConnpassのメール機能で連絡します。
Connpass からのメールを受信できる状態に設定ください。
なお、 URL の SNS などへのシェアはお控えください。
・開催時刻前に設定の上、待機ください。
・勉強会の録画・録音・撮影、および資料の2次利用、
詳細内容のSNSへの投稿は固くお断りいたします。

■タイムテーブル

時間	内容
13:00～	開会挨拶及びキーノート講演 (インサイト技術顧問和田義孝教授) ■「機械学習を工学問題予測に応用するためのポイント」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．
14:50～	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であろうと考え、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
17:00～18:00	講師の先生方参加の交流会(SpatialChat)

■講師のご紹介

近畿大学理工学部機械工学科
和田義孝教授

1970年生まれ。東京理科大学へ進学後、1995年東京大学大学院工学系研究科博士後期課程へ進学。
1997年中退、同年東京大学大学院工学系研究科寄附講座助手。
1998年に6面体自動要素分割手法に関する研究で、博士（工学）を取得。
2000年2月に高度情報化科学技術研究機構にて当時世界最速の地球シミュレータ向けのシミュレーション関連プログラム開発（GeoFEM project）に携わる。
2002年諏訪東京理科大学にて講師、准教授と経て、2012年4月より近畿大学准教授、2017年4月より近畿大学教授。
2016年より深層学習でき裂進展は予測できるか、学習の高速化に関する研究を実施。特にシミュレーションレスに向けたCAEサロゲートモデルの構築に関する研究をテーマとしている。
専門は、計算力学（自動モデル生成、有限要素シミュレーション）、破壊力学、非接触ひずみ計測、
深層学習の工学応用。破壊に関する話題　チョコレートの綺麗な割り方を指南し、綺麗に割れることを実証した。

東京大学大学院工学系研究科　原子力専攻
出町和之教授

1970年生まれ
1992年東京大学工学部原子力工学科卒業
1994年東京大学大学院工学系研究科システム量子工学修士課程修了
1997年同博士課程修
1997年東京大学工学部附属原子力工学研究施設助手就任
1999年同講師就任、2000年同助教授就任
2005年東京大学大学院工学系研究科原子力専攻（専門職）准教授現在に至る
専門: 原子力保全工学，核セキュリティ工学，医用画像工学

岡山大学大学院環境生命科学研究科
珠玖隆行准教授

1983年生まれ
2001年島根大学総合理工学部し地質学を専攻
2005年島根大学大学院に進学し地盤工学を専攻
2007年に株式会社大本組入社し土木構造物の設計業務に従事
その間，2008年岡山大学大学院社会人博士後期課程入学し2011年に後期課程修了
粒子フィルタの地盤工学への適用に関する論文で博士（環境学）取得
2011年に株式会社大本組を退職し，岡山大学大学院助教として採用
2016年准教授．現在に至る．
専門: 土木工学における逆解析，データ解析．少し前まではスパースモデリング
最近では量子アニーリング，カーネル法を主に研究（勉強）中．

熊本大学産業ナノマテリアル研究所材料インフォマティクス部門
赤井一郎教授

1962年12月岸和田生まれ
1981年4月～大阪市立大学　理学部　物理学科
1985年4月～大阪市立大学大学院　物理学専攻 MC
1987年4月～ 1989年3月大阪市立大学大学院　物理学専攻 DC (中退)
1992年6月　博士(理学) 第2656号大阪市立大学
1989年4月～大阪市立大学理学部助手、1996年4月講師、 1999年4月助教授
2007年4月～熊本大学　衝撃・極限環境研究センター　教授
2013年4月～ 2020年3月　熊本大学　パルスパワー科学研究所　教授
2016年10月～2020年3月　九州シンクロトロン光研究センター客員主任研究員(併任)
2020年4月～現在　熊本大学　産業ナノマテリアル研究所(改組)
専門:基本的に物理学
・データ駆動科学
情報計測CREST「データ駆動科学による高次元X線吸収計測の革新」 2018採択
・光物性物理学(実験)
サブKにおける酸化物半導体の励起子BEC
ns～fs スケール光励起状態ダイナミクス
半導体ナノ構造の励起子物性

株式会社インサイト代表取締役社長
三好昭生

1979/3月　東京大学工学部原子力工学科卒業
1980/9-1981/6月　東大とMITの交換留学制度で米国MIT大学院の航空宇宙工学専攻に留学単位取得退学
1982/3月　東京大学大学院工学系研究科原子力工学専攻修士課程修了
1882/4月-1988/6月　株式会社間組技術研究所勤務
1988/7月-1996/9月　日産自動車株式会社宇宙航空事業部勤務
1996/9月-1999/9月　東京大学大学院工学系研究科システム量子工学専攻博士課程修了
1999/10月有限会社インサイト(後に株式会社インサイト)創業
現在に至る
専門：インターフェースエージェント、自動メッシュ分割、大規模粒子データの自動生成、
FEM構造解析、SPH粒子法、DEMによる粉体解析、データ駆動CAEの為の機械学習

最先端をカスタマイズ　CAEソフトウェアMeshman◆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。