⼀般社団法⼈

⽇本光学会

光設計研究グループ

光設計研究グループ 第 66 回研究会

「⼈⼯知能-AI-活⽤による光設計の展開」【⽇ 時】2019 年 4 ⽉ 19 ⽇（⾦）10：30－17：00【場 所】板橋区⽴グリーンホール６Ｆ 〒173-0015 東京都板橋区栄町３６­１【交 通】東武東上線「⼤⼭」駅北⼝から徒歩約 5 分，都営三⽥線「板橋区役所前駅」A3 出⼝から徒歩約 5 分（交通の詳細はこちらを参照→http://www.itabun.com/access/index.html）【ご案内】⼈⼯知能（AI）は，データの増⼤，コンピューティングの⾼度化，アルゴリズムの⾼度化を背景に，現在 3 度⽬のブームを迎えている．AI 技術の進化やクラウド等の AI を活⽤しやすい環境の広がりに伴い，特定の分野で先⾏していた⼈⼯知能の利活⽤が，幅広い産業分野や製品・サービスへと拡⼤しつつある．本研究会では，「⼈⼯知能と光」に関わる様々な分野から先⽣⽅をお招きし，最新の技術動向についてお話いただきます．講演後には，講演者を交えた懇親会も予定しております．ぜひご参加ください．

プログラム

10:30 開会の挨拶【セッション１】10:35－11:55
10:35 １．⾼速ビジョンのアーキテクチャと新展開
⽯川 正俊(東京⼤学)
11:15 ２．⾃⼰符号化器を利⽤したデータ変換法による汎⽤的光データ検索システム
渡邉 恵理⼦(電気通信⼤学)＜昼⾷＞(11:55－13:00)【セッション２】13:00－15:00
13:00 ３．機械学習駆動コンピュテーショナルイメージング
堀﨑 遼⼀(⼤阪⼤学)
13:40 ４．深層学習がもたらす問題解決のパラダイムシフトと画像分野での応⽤
岡⾕ 貴之(東北⼤学)
14:20 ５．ドローン×AI (Deeptector®) による密漁対策
佐々⽊ 秀紀(NTT コムウェア)＜コーヒーブレーク＞(15:00－15:20)【セッション３】15:20－16:40
15:20 ６．⾃動運転⾞からサポート・クラウドまでのトータル・システム
⾺路 徹(NVIDIA)
16:00 ７．AI と共存する未来にむけた役割分担上⽥ 恵陶奈(野村総合研究所)
16:45 閉会の挨拶
17:15 懇親会
※題⽬・講演順は変更となる場合があります．予めご了承ください．最新の情報はホームページをご確認ください．

【主 催】⼀般社団法⼈ ⽇本光学会 光設計研究グループ 代表：⾠野 響((株)リコー)【共 催】⽇本光学会 AI Optics 研究グループ【協 賛】※本研究会の協賛団体の⼀覧はホームページをご確認ください【参加費】光設計研究グループ個⼈会員：4,000 円，光設計研究グループ学⽣会員：無料
光設計研究グループ賛助会員企業，⽇本光学会及び共催・協賛団体個⼈会員：8,000 円
⽇本光学会及び共催・協賛団体学⽣会員：1,000 円，⼀般：10,000 円，学⽣⼀般：2,000 円※当⽇，受付にてお⽀払いください【定 員】 140 名【問合せ先】 ⽇本電気(株)データサイエンス研究所 ⼤野 友嗣〒211-8666 川崎市中原区下沼部1753 TEL: 050-3757-5317 E-mail: k66@opticsdesign.gr.jp【ホームページ】http://www.opticsdesign.gr.jp/【申し込み⽅法】下記の内容を E-mail 本⽂に記載して k66reg@opticsdesign.gr.jp までお送りください(株)東芝 ⽣産技術センター 光技術研究部 ⼭本 雄⼀郎※定員に余裕がある場合は会場にて当⽇受付致します

⽒名（フリガナ）
所 属
住 所
TEL，E-mail〒参加区分

１.光設計研究グループ個⼈会員 ２.光設計研究グループ学⽣会員
３.光設計研究グループ賛助会員企業，⽇本光学会及び共催・協賛団体個⼈会員
４.⽇本光学会及び共催・協賛団体学⽣会員 ５.⼀般 ６.学⽣⼀般

懇親会(無料)

１.参加

２.不参加

※ 頂いた個⼈情報は，当研究会運営に必要な⽬的の範囲内においてのみ取扱います．

1. ⾼ 速 ビ ジ ョ ン の ア ー キ テ ク チ ャ と 新 展 開

⽯ 川 正 俊 (東 京 ⼤ 学 )⾼速並列演算機能を内包した積層型⾼速ビジョンチップのアーキテクチャを解説し，⾼速ビジヨンの応⽤展開について，その基本的なデザインコンセプトとともに，知能ロボット，FA･検査，プロジェクションマッピング，ヒューマンインターフェイス，バイオ･医療，⾃動⾞等の分野における応⽤事例を紹介する．また，今後の知能システムの⽅向性について，エッジコンピューティングやリアルタイムコンピューティングの観点から議論する．
2. ⾃ ⼰ 符 号 化 器 を 利 ⽤ し た デ ー タ 変 換 法 に よ る 汎 ⽤ 的 光 デ ー タ 検 索 シ ス テ ム
渡 邉 恵 理 ⼦ (電 気 通 信 ⼤ 学 )我々は⼤容量データを⾼速処理可能な光相関システムの研究開発を⾏ってきた．2次元画像照合実験においては画素転送照合速度143Gbpsを達成し，現在1Tbps以上に向けた検討を進めている．本講演では，深層学習の⼀種である⾃⼰符号化器を⽤いたデータ変換⼿法および特徴量抽出器を⽤いた，様々なデータを⾼速検索可能な汎⽤的光データ検索システムを⽰す．応⽤例として，テキスト・画像・動画検索や，動画共有サイトから⾃動的にクローリングし登録した動画を検出する著作権管理システムなどを⽰す．
3. 機 械 学 習 駆 動 コ ン ピ ュ テ ー シ ョ ナ ル イ メ ー ジ ン グ

堀 﨑 遼 ⼀ (⼤ 阪 ⼤ 学 )コンピュテーショナルイメージングは，信号処理を前提にしたイメージング技術の総称である．近年の情報科学分野の急速な進展により，コンピュテーショナルイメージングのフレームワークにもとづく多様な⾼機能イメージングシステムが提案されている．本講演では，我々が取り組んでいる機械学習を利⽤したコンピュテーショナルイメージングの研究例を幾つか紹介する．
4. 深 層 学 習 が も た ら す 問 題 解 決 の パ ラ ダ イ ム シ フ ト と 画 像 分 野 で の 応 ⽤

岡 ⾕ 貴 之 (東 北 ⼤ 学 )深層学習は近年のAIブームの⽴役者であるが，単にAIの範囲にとどまらず，広く⼯学全般に対し，問題解決の⽅法に関するパラダイムシフトをもたらしつつある．われわれが⻑年研究に携わってきた画像の分野（コンピュータビジョン）を中⼼に，それがどのようなものかを説明しつつ，われわれの研究のいくつかを紹介する．
5. ド ロ ー ン ×AI (DEEPTECTOR®) に よ る 密 漁 対 策

佐 々 ⽊ 秀 紀 (NTTコ ム ウ ェ ア )近年の漁業における⼤きな課題の⼀つが密漁対策である．免許や許可を得ることなく⼤量に海産物を捕る密漁は，⽇本
では毎年約2,500件摘発されており，さらに増加傾向である．密漁の被害額は，年間4,000億円〜5,000億円と⾔われ，⼿⼝も組織的かつ巧妙になる中で，その対策の難しさも指摘されている．NTTコムウェアでは，ドローン×AIによる密漁対策ソリューションに，画像認識AI「Deeptector®」を提供しており，今回はソリューションの概要について紹介する．
6. ⾃ 動 運 転 ⾞ か ら サ ポ ー ト ・ ク ラ ウ ド ま で の ト ー タ ル ・ シ ス テ ム

⾺ 路 徹 (NVIDIA)

GPUはアーキテクチャ，ソフトウエアの⾰新を⾏い，半導体集積度向上の指標であるムーアの法則が終焉した後も処理性能を向上させている．このためCPU単独ではもはや処理しきれないAIやスーパーコンピューティング等の分野で広く採⽤されている．
⾃動運転ではこのGPUをSoCに内蔵し，上記のスーパーコンピュータ⽤GPUと合わせ⾞載ECUからAI学習，テスト，検証⽤データセンターに⾄るまでのEnd-to-Endプラットフォームを構築している．本講演ではこのような⾃動運転にかかわる最前線のAI実装技術のご紹介を⾏う．
7.

AIと 共 存 す る 未 来 に む け た 役 割 分 担

上 ⽥ 恵 陶 奈 (野 村 総 合 研 究 所 )労働⼒不⾜が深刻化する中で，AIは対策の切り札として期待を集めている．AIが社会に浸透し活⽤されるために必要な変⾰をご提⾔したい．まず，万能ではないAIの現状をふまえ，⼈と機械の役割分担をデザインすることである．次に，実装など技術的な成熟とルール・倫理の整備を共に進め，AIが社会に受け⼊れられる形でサービスを実⽤化することである．さらに，デジタル環境に適した業務プロセスや組織を再構築し，AIサービスとエキスパートが共存する働き⽅へと変⾰を進めることである．AIを核とする⾃動化技術が活⽤される未来像をご紹介しつつ，直⾯する課題とその解き⽅を前向
きにお⽰ししたい．