インサイトデータサイエンスカンファレンス

【場 所】 近畿大学東京センター
【日 時】 令和元年8月5日 13:00-17:00
【主 催】 株式会社インサイト
【参加費】 無料
【定 員】 36名

■タイムテーブル

13:00〜	開会挨拶 (インサイト技術顧問 和田先生) ご連絡(三好):
13:15〜	東洋大学 中林先生
	■「AIの諸問題への適用とデータ収集技法」 機械学習が深層学習を工学・農学・生物学の諸問題へ適用した事例を紹介します。 その際に常に問題となる学習用データの収集法についても紹介します。 具体的には，単純なデータ水増し手法を始めとして、専用の機械によるデータの収集加速技術、 人的パワーを用いたデータ収集法，階層型データ構造による効率的なデータ作成法などを紹介します。
13:55〜	大同大学 荻野先生
	■「粒子初期配置のためのクラスタリングアルゴリズムや深層強化学習の応用」
14:35〜	弊社社長 三好
	■「チュートリアル-データ同化の為のベイズ統計学の基礎」 弊社では、産業界におけるデータ同化の実用化を推進している。データ同化を理解して実施する上でベイズ統計学は必須の基礎的な技術である。本チュートリアルではベイズ統計学の基礎的事項について従来説明が不十分であった部分に触れる形で、又理解しやすい例を厳選する形で説明して行きたい。又データ同化においてベイズ統計学がどう利用されるかも述べる。
15:15〜	休憩
15:25〜	株式会社HPCテック奥山様 (ハードウェアのトレンド)
	■「データサイエンスを取りまく最近の高速計算機」
16:05〜	近畿大学 和田先生
	■「機械学習を援用した構造解析のための学習用データ設計」
	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。実際は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か  不明である。本講演では構造解析の代替モデルを作るために必要な学習データに  対する要件を検討する。
16:45〜	閉会挨拶
16:50〜	ご連絡
17:00	終了

■講師の先生方のご紹介

近畿大学  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。
東洋大学  中林靖 教授
1999年3月、東京大学大学院 工学系研究科 情報工学専攻博士課程修了 1999年4月より東京大学大学院 新領域創成科学研究科 リサーチ・アソシエイト 2002年4月より東洋大学 工学部 講師、 総合情報学部 准教授を経て 現在同学部教授 専門分野 ・計算力学 ・人工知能・最適化 ・モバイル／ネットワークアプリケーション開発 ・マルチメディアシミュレーション
大同大学  荻野正雄 准教授
2004年1月九州大学大学院工学府知能機械システム専攻博士課程修了、博士（工学）。 九州大学工学府助教、名古屋大学情報基盤センター准教授などを経て、 2019年4月より大同大学情報学部准教授。 主として、有限要素法や粒子法の大規模計算・超並列計算、可視化や高性能アプリケーションに関する研究に従事。
株式会社インサイト社長  三好昭生
経歴： ゼネコンの研究所・宇宙機器開発会社の設計部署で9.6年迄働いた後、東大システム量子工学専攻において社会人ドクターを取得し、直ちにインサイトを創業。 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、データ同化の為の機械学習。