| 第35回関東CAE懇話会 |
| テーマ |
AI・IoT時代のデータ利活用による理解と発見 |
| 日時 |
2019年10月4日（金）10:00〜 18:30（受付開始 9:30） |
| 場所 |
早稲田大学 西早稲田キャンパス 55号館 Ｎ棟1階大会議室
〒169-8555 東京都新宿区大久保3-4-1
地下鉄副都心線 「西早稲田駅」 3番出口
 
＊デモ展示：講演会場の後部に展示スペースを設けます |
| 受付 |
9:30 受付開始 |
開会の辞
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関東CAE懇話会 会長 ／ 横浜ゴム株式会社 理事、研究室長
小石 正隆 氏 |
| 時間 |
10:00 〜 10:10 |
| 講演１ |
機械工学の諸問題へのディープラーニングの適用 |
| 時間 |
10:10 〜11:00 |
| 講師 |
東京工業大学 工学院 機械系 助教
鈴木 良郎 氏
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| 概要 |
機械学習の1つであるディープラーニング（DL）の近年の性能向上は驚異的であり，特に画像や音声認識において大きな成功を収めている．画像や音声認識用に開発されたDLに，少しの工夫を凝らすことで，DLを機械工学の問題に適用させた例をいくつか紹介する．例えば，画像用DLが持つ物体の形状把握力を利用すれば構造形状から物理特性（剛性，強度，熱伝導経路など）を推定でき，音声用DLを用いて超音波波形を解析すれば超音波探傷を高精度化できる． |
| 資料 |
 （注１：） |
| 講演２ |
大規模流体データからのパターン抽出ツールFBasis |
| 時間 |
11:10 〜 12:00 |
| 講師 |
宇宙航空研究開発機構 研究開発員
大道 勇哉 氏 |
| 概要 |
数値計算や実験解析手法の発展に伴い、流体解析の分野では3次元流れ場の時系列データを取得できるようになりました。しかし、そのような大規模データから有用な知見を引き出すことは容易ではありません。そのため、得られたデータから知見を出来るだけ簡単に・素早く抽出する方法も同時に開発していく必要があります。本講演では、モード分解に基づく流れ構造（パターン）の抽出法の概要と適用例に関してお話します。 |
| アフタヌーンプレゼンテーション |
アフタヌーンプレゼンテーション |
| 時間 |
12:00 〜12:30 |
| 概要 |
団体会員様によるプレゼンテーション |
| 特別講演１ |
顔認証技術とその応用事例について |
| 時間 |
13:30 〜14:30 |
| 講師 |
日本電気株式会社 バイオメトリクス研究所 主任研究員
櫻井 和之 氏
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| 概要 |
顔認証技術は、被撮影者が認証動作を必要としない点や、履歴として残された画像から本人特定が容易にできる点で、他の生体認証技術にはない優位性がある。NECは2009年から米国国立標準技術研究所（NIST）により実施された評価プログラムに参加し、参加した4回すべてにおいて認証精度トップを獲得している。本講演では、顔認証アルゴリズムの変遷や応用事例を紹介する。 |
| 特別講演２ |
機械学習は真の理解や発見に寄与できるか |
| 時間 |
14:40 〜15:40 |
| 講師 |
理化学研究所 革新的知能統合研究センター 研究員
北海道大学 化学反応創生研究拠点 特任准教授
瀧川 一学 氏 |
| 概要 |
近年、(深層学習を含む)「機械学習」を科学や技術の対象の「理解」や「発見」に活用しようとする試みや議論が再燃している。曖昧なノウハウや経験豊かな達人のセンスなどの属人的で非言語的な要素に頼らず、様々なデータを活用しこうした過程を合理化・効率化できれば「勘(運)とハードワーク(根性)」に根ざす根拠薄弱で不幸せなやり方を変革できる可能性がある。本講演では、機械学習単体では原理的に「理解」も「発見」もできないこと、その上で必要となることと現在の研究事例を概観する。 |
| 資料 |
（注１：） 資料は改訂される可能性があります。 |
| 特別講演３ |
機械学習の先進技術がもたらす材料研究の革新：外挿的予測と発見 |
| 時間 |
15:50 〜 16:50 |
| 講師 |
統計数理研究所 データ科学研究系 教授
同研究所 ものづくりデータ科学研究センター センター長
吉田 亮 氏 |
| 概要 |
物質の表現・学習・生成というコンセプトに基づきマテリアルズインフォマティクスの解析技術と現状と展望を述べる．特に，最新の応用事例を紹介しながら，物質構造の表現学習，仮想スクリーニング，材料設計の逆設計，逆合成経路解析，実験計画法，スモールデータと転移学習等を解説する． |
| 資料 |
（注１：） |
| 交流会 |
パネルディスカッション＆交流会 |
| 時間 |
17:00 〜18:30 |
| 備考 |
「交流会において、40分程度のテーマに沿ったパネルディスカッションを実施」 |
| デモ展示 |
株式会社テクノスター 超高速・高品質・高性能 CAE汎用ソフト Jupiter Pre/Post |
株式会社インサイト CAE技術者の為のデータサイエンス勉強会
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株式会社ディアイスクエア 製造制約も考慮した実践的なCAE最適化をご紹介します。
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アルテアエンジニアリング株式会社 データインテリジェンス Altair Knowledge Works
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公益財団法人計算科学振興財団 FOCUSスパコン、2019年度講習会、最新事例集のご案内
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| 時間割 |
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| 参加費用 |
■ＣＡＥ懇話会 個人会員
・２、０００円（税込）
■ＣＡＥ懇話会 学生会員
・無料 ＜ただし社会人学生は除く＞
■ＣＡＥ懇話会 団体会員（正会員、賛助会員）の社員の方
・２、０００円（税込）
■ＣＡＥ懇話会 非個人会員
・３、０００円（税込）
■ＣＡＥ懇話会 非学生会員
・１、０００円（税込）＜学生会員に登録ください。(登録費用は無料）＞
※参加費用は参加されるコースに関係なくいずれも上記の費用となります。当日受付にてお支払いください 。
☆所属する企業・法人が団体会員様の場合、個人会員の参加費用が適用されます。
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| 参加費用の請求書による振込みを希望される場合は、事前に（9月27日までに） CAE懇話会事務局までご連絡ください。会場での請求書支払申込はできません。 |
| 新規にＣＡＥ懇話会個人会員となって、個人会員としての参加を希望される場合には、9月27日(金）までに個人会員登録申請を行ってください。すでに個人会員の方は、その必要はありません。 |
| 参加申込 |
Webからの事前申し込みは終了しました。
当日、会場受付にお越しください。
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参加申し込みをされた方で、事前に資料が必要な方は、事務局（jimukyoku10@cae21.org）までご連絡ください。なお、資料入手用パスワードを受け取られた場合は、当日欠席された場合も参加費用を請求させていただきます。
会場には来られない方で、資料を希望される場合に、参加費用をお支払いいただくことで、資料を入手できるようにしています。そのため、公平性の観点から、ご理解をいただくよう、お願いいたします。
会場に来られない方で、資料を必要とされる方も、事務局（jimukyoku10@cae21.org）までご連絡ください。 |
| 備考 |
内容については、変更される場合があります。最新情報は本ページでご確認ください。 |
