計測・制御・システム工学部会 シンポジウム
「生成AIの産業応用における期待と課題」
急速に浸透している生成AIは、研究開発や製品の設計、工場管理やサプライチェーンの最適化など様々な生産活動の場面で時間と費用の節約・効率化を実現しようとしている。本シンポジウムでは、生成AIの産業利用を念頭にその期待と課題について議論する。
| 日時： | 2024年3月15日（金） 10:00～14:45 |
|---|---|
| 会場： | 東京理科大学 葛飾キャンパス 講義棟3階306教室（第187回春季講演大会 会場5） 〒125-8585 東京都葛飾区新宿6-3-1 JR常磐線(東京メトロ千代田線)「金町」駅/京成金町線「京成金町」駅下車、徒歩8分 Zoomによるオンライン会議を併用 |
| 資料： | 有 |
| 参加費： | 無料 |
| 申込方法： |
完全事前登録制 1）講演大会に参加される方 2）シンポジウムのみに参加される方 併催イベント参加申込ページ 参加登録の受付期間は、2024年2月16日(金)～3月15日(金)14:00までです。 ※Zoomによるオンライン参加を希望される場合は、上記申込に加えて、下記、問い合わせ先までお知らせください。（3/13〆切） |
プログラム：
| 座長： 摂南大学 理工学部機械工学科 教授 諏訪晴彦 | |
| 10:00-10:05 | 開会の挨拶とシンポジウム趣旨説明 |
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| 10:05-10:55 | 「生成AIを利活用するために」 情報処理推進機構 デジタル基盤センター長 平本健二 |
| AIは学習した既存データから新たなデータや示唆を生成することができる。すなわち、生成AIの利用には、デジタルデータの整備や部門間でのデータ連携・連動のプラットフォーム構築が極めて重要である。また、安心してAIを活用するには、リスクマネジメントを適切に行う必要がある。生成AIを前提としたデータ駆動社会の観点から、生成AI利活用に向けたデータ化の現状と課題、今後について紹介する。 | |
| 11:00-11:50 | 「人と機械の融和における生成AIの社会実装」 オムロンサイニックエックス シニアリサーチャー 橋本敦史 |
| 大規模言語モデルは、Webを介して誰もが利用可能になった現在、期待度のピークを超えて既に幻滅期にさしかかっている。本講演では漫画創作支援やロボット制御といった講演者の最近の取り組みを交えながら、人と機会の融和という視点から幻滅期を乗り越え、大規模言語モデルを生産性の向上へつなげる方法を考察する。 | |
| 13:00-13:50 | 「異常検知のための深層生成AI ～知っていると知らないを区別する～」 大阪大学 大学院基礎工学研究科 准教授 松原崇 |
| 異常検出とは通常と大きく異なるパターンを特定するタスクと定義できる。近年は、正常パターンが生成できるよう生成AIを訓練し、それで生成不能なパターンを異常とみなす方法が広く採用されている。しかし過剰な生成能力を持つ生成AIは、ときに未学習の異常パターンすら生成してしまい見逃しや誤検出を招く。本講演では生成AIに適切な汎化能力を持たせることで、異常検知の精度を高める手法について説明する。 | |
| 13:55-14:45 | 「生成AIの動向と産業応用の行く末」 富士通株式会社 富士通研究所 プリンシパルリサーチディレクター 穴井宏和 |
| AIが予測・認識・判別から生成まで非常に高度な知的レベルを達成し対話型のインターフェースも備えたことで、社会や産業の現場に圧倒的なスピードで広がり始めている。本講演では、生成AIがもたらす驚異的なブレークスルーの勘所を解説し現在の応用事例を垣間見ながら、産業における生成AI活用が引き起こす変革について考察する。 | |
問合せ先：
JFEスチール 松下昌史
Tel. 044-322-6438
E-Mail：mas-matsushita@jfe-steel.co.jp
当日連絡先：080-9921-7153（神戸製鋼所 岡本 陽）