AI

• PANEL 70

  脳卒中になっても日々生き生き「寄り添う」研究

  AI ＞ 医療・福祉

  

  脳卒中の再発予防、後病管理には、病院外の家庭生活を見守ることが大切です。ウェアラブルデバイスは膨大なヘルスケアデータを無意識の内に収集します。病院の検査データと統合したPHRの解析により個人に最適化したリスク層別化を可能にし、ウェアラブルデバイスが生活を見守るという持続可能な社会実装を目標とします。

  

  医学部循環器内科 教授 福田 恵一

  医学部循環器内科 専任講師 木村 雄弘

• PANEL 71

  深層RNNを用いた時系列データの予測・表現学習

  AI ＞ 医療・福祉

  

  村田研究室では深層学習を利用した認知ロボティクス・ロボット学習・計算論的精神医学の研究に取り組んでいます。当研究室が得意とする深層RNN (recurrent neural network) を用いた、ロボットの感覚運動情報や人の認知・行動データの予測・表現学習の例を紹介します。

  

  理工学部電気情報工学科 専任講師 村田 真悟 ❏

• BOOTH 21

  AI・高度プログラミングコンソーシアム

  AI ＞ 教育

  

  国内外の企業、教育・研究機関、自治体等と相互に連携を図り、実社会のデータを用いた実学的なプログラミングを実施する環境を学生に提供することにより、自らの着想を自らの技術で社会実装へと発展させることのできる人材を育成することを目的として、活動しています。

  

  理工学部システムデザイン工学科 准教授 矢向 高弘 ❏

  AI・高度プログラミングコンソーシアム 特任教授 石川 繁樹

  AI・高度プログラミングコンソーシアム 特任准教授 小林 真里

• BOOTH 20

  専門家予測を凌駕するAI太陽フレア予測技術

  AI ＞ 環境 特許出願あり

  

  太陽フレアは電波障害の原因となり、経済的損失は1630億ドルと推定されています。今回、我々は磁場画像と物理特徴量の両方を扱うことができる予測手法Flare Transformerを開発し、専門家による予測を凌駕する性能を達成しました。専門家に利用されるとともに実応用されているAI技術を紹介します。

  

  理工学部情報工学科 教授 杉浦 孔明 ❏

• BOOTH 19

  コンテキストライディング：人のコミュニケーションを支援する人工知能

  AI ＞ 社会・インフラ

  会話の流れに従って相応しい情報を人に与えたり、会話を聞いていなかった人に文脈を把握することを支援するためには、会話の流れを把握できる人工知能が必要となる。本ブースでは、情報を文脈に載せる人工知能技術（コンテキストラディング）を中心に、人と人、人と知能システムの研究成果を展示する。

  

  理工学部情報工学科 教授 今井 倫太 ❏

• PANEL 72

  様々なモダリティを活用した人物の姿勢推定

  AI ＞ 医療・福祉

  

  様々なモダリティを活用した人物の姿勢推定技術に関する取り組みをご紹介します。特に、計測対象者のプライバシーに配慮して、シルエットや音響情報を情報を活用して人の顔や衣服の情報が映っていない情報のみから人物姿勢を推定する手法や、完全に壁で遮蔽された人の姿勢を推定するという手法についてご紹介します。

  

  理工学部情報工学科 専任講師 五十川 麻理子 ❏

  理工学部物理情報工学科 教授 斎藤 英雄

  理工学部電気情報工学科 教授 青木 義満