Friday, May 29, 2020 at 16:30-18:00
The URL of Zoom will be announced via faculty’s mailing list 3 days before the colloquium.
The lecture material will be available in PandA at 16:00 on the day of the colloquium.
The lecture will be recorded, and video and audio will be available on PandA.
Takeshi Ohkawa
Tokai University, Department of Embedded Technology, Associate Professor
FPGA Design Technology in intelligent robot systems
An intelligent robot system is a collection of so-called mechanical, electronic, and software technology, and the problem is how to integrate the respective elemental technologies. FPGA is already integrating electric and software design technology, but it is still difficult to design to realize high-performance processing, and the barriers are high for using it to construct robot systems. On the other hand, ROS (Robot Operating System) is currently accepted by robot system engineers as a development platform for robot software. This talk introduces the challenges and possibilities of FPGA design technology for intelligent robot systems, based on the challenge story of integrating FPGA and ROS.
2020年5月29日(金) 16:30-18:00
ZoomのURLは開催3日前に研究科メーリングリストでお知らせします．
講演資料は開催当日の16時にPandAに掲載します．
講演は録画し，動画および音声をPandAに公開します．
大川 猛
東海大学情報通信学部組込みソフトウェア工学科 准教授
知的ロボットシステムにおけるFPGA設計技術
知的ロボットシステムは、いわゆるメカ・エレキ・ソフトの集合体であり、それぞれの要素技術をいかに統合するかが問題である。FPGAは既にエレキ・ソフトの設計技術を統合しつつあるが、いまだ高性能な処理を実現するための設計が難しく、ロボットシステムの構築に用いるための障壁が高い。一方、ROS（Robot Operating System）は、ロボットソフトウェアの開発基盤としてロボットシステム技術者に受け入れられている現状がある。本講演は、FPGAとROSの統合における挑戦を題材として、知的ロボットシステムにおけるFPGA設計技術の課題と可能性について紹介する。
Friday, June 12th, 2020 at 16:30-18:00
The URL of Zoom will be announced via faculty’s mailing list 3 days before the colloquium.
The lecture material will be available in PandA at 16:00 on the day of the colloquium.
The lecture will be recorded, and video and audio will be available on PandA.
Akihito Taya
Assistant Professor,
College of Science and Engineering,
Department of Integrated Information Technology,
Aoyama Gakuin University
Wireless Communications for Enhancing Vehicular Cooperation
The development of diverse sensors and machine learnings have made vehicles highly automated to realize efficient transportation and enable other diverse services, e.g., car sharings, by collecting information of traffic and road conditions. Vehicular communication technologies play an important role in such services because it is essential for vehicles to share information and cooperate with each other. This talk overviews vehicular cooperation realized by wireless communications, and introduces recent studies of vehicular communications, especially mmWave communications.
2020年6月12日(金) 16:30-18:00
ZoomのURLは開催3日前に研究科メーリングリストでお知らせします．
講演資料は開催当日の16時にPandAに掲載します．
講演は録画し，動画および音声をPandAに公開します．
田谷 昭仁
青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 助教
車車間協調無線通信技術
自動車にはカメラやレーダなど多種多様なセンサが搭載されるようになった。 これらのセンサから得られるデータと機械学習・通信技術を活用して、 運転支援・自動運転技術やカーシェアリングなど様々なサービスが実用化されつつある。 これらのサービスの実現には、複数台の車両が情報共有し、協調して自動運転を行うための 無線通信技術が必要不可欠な存在となっている。 本講演では無線通信が可能にする運転支援・自動運転技術などを概説したのち、 最先端の車車間・路車間通信技術について、特に大容量通信を可能とする ミリ波通信の車車間通信への応用について説明する。
Friday, June 19, 2020 at 16:30-18:00
The URL of Zoom will be announced via faculty’s mailing list 3 days before the colloquium.
The lecture material will be available in PandA at 16:00 on the day of the colloquium.
The lecture will be recorded, and video and audio will be available on PandA.
Dr. Naoto Nishizuka
National Institute of Information and Communications Technology (NICT)
Tenure-track researcher
Deep Neural Networks Applied to Solar Flare Prediction
Solar flares sometimes affect our social infrastructures, and solar flare prediction is one of our important tasks for space weather forecast. People have tried to reveal fundamental mechanisms of a flare and to develop prediction methods. Now it is a hot topic to apply ML techniques to flare predictions, and some models have succeeded in improving skill scores. The deep neural network (DNN) is a newly developed algorithm which shows the highest accuracy of prediction in general. In DNN models, Convolutional Neural Network (CNN) can automatically extract features from images and accelerated DNN applications, but it has a disadvantage of unexplainability. Here, I introduce our solar flare prediction model using a DNN named Deep Flare Net (DeFN). This model can forecast the flare occurrence probability in the following 24 h and has been operated since April 2019. From 3×10^5 observation images taken by SDO during 2010?2015, we detected active regions and calculated 79 features for each region, to which we annotated labels of X-, M-, and C-class flares. The DeFN model consists of multilayer perceptrons with skip connections and batch normalizations. To statistically predict flares, the DeFN model was trained to optimize the true skill statistic (TSS). As a result, we succeeded in predicting flares with TSS=0.80 for >=M-class flares and TSS=0.63 for >=C-class flares. Note that in usual DNN models, the prediction process is a black box. However, in the DeFN model, the features are manually selected, and it is possible to analyze which features are effective for prediction after evaluation. In this talk, we would like to introduce the DeFN model and discuss future applications of DNN to space weather forecasting.
2020年6月19日(金) 16:30-18:00
ZoomのURLは開催3日前に研究科メーリングリストでお知らせします．
講演資料は開催当日の16時にPandAに掲載します．
講演は録画し，動画および音声をPandAに公開します．
西塚 直人 氏
情報通信研究機構 電磁波研究所 宇宙環境研究室
テニュアトラック研究員
深層学習を用いた太陽フレア予測モデルの開発
太陽フレアは、しばしば社会インフラに影響を及ぼすことがあり、宇宙天気予報における重要課題の１つとなっています。今までフレア発生機構の理解と予報モデルの開発のための研究が長年行われてきました。最近では機械学習手法の応用が盛んに試みられ、精度向上に成功したモデルも出始めています。深層学習は新たに開発されたアルゴリズムで、一般的には機械学習の中で最大の精度を誇ります。中でも畳み込みニューラルネットワークは画像から自動的に特徴量を抽出して予測分類することで深層学習の社会応用を加速しました。しかしその一方で、予測結果の説明ができないという欠点もあります。本セミナーでは、深層学習を太陽フレア予測に応用したモデル、Deep Flare Netの紹介をします。本モデルは24時間以内に発生する太陽フレアの発生確率を予報することができ、昨年4月から運用が開始しました。2010-2015年に観測された約30万枚の太陽画像から黒点領域を検出し、79個の特徴量を計算して、フレアのラベルを付加します。本モデルは8層の構造を持ち、スキップコネクション、バッチ正規化という技法を使うことで精度を向上しています。評価にはTSSというスキルスコアを用い、中規模(Mクラス)フレアに対して0.80、小規模(Cクラス)フレアに対して0.63を達成しました。通常の深層学習モデルでは予測過程がブラックボックスであるのに対して、本モデルは手で特徴量を計算しているため、予測に有効な特徴量の順位を調べることもできます。本セミナーでは、Deep Flare Netのモデル紹介を行うとともに、深層学習の今後の応用についても議論したいと思います。
Friday, July 10, 2020 at 16:30-18:00
The URL of Teams will be announced via faculty’s mailing list 3 days before the colloquium.
The lecture material will be available in PandA at 16:00 on the day of the colloquium.
The lecture will be recorded, and video and audio will be available on PandA.
Dr. Toshihiro Hattori
Vice President, Head of HW Unit
Digital Products Business
Automotive Solution Business Unit
Renesas Electronics Corporation
LSI design and current topics for automotive
Automotive is one of the major applications for the semiconductor devices, although getting worst impact by COVID-19. And the semiconductor devices are the key factors to support the current innovation of MOBILTY (automotive) systems. Firstly, I will explain the different needs, feature, and technology for automotive oriented LSI’s. As you know, Automotive technology is performing a drastic innovation leaded the key words “CASE (Connected, Autonomous, Shared & Services, Electric” and “MaaS (Mobility as a Service)”. I will overview the trends and needs for automotive LSI’s. Functional Safety and Security is the key technology required current automotive LSI’s. I will explain the trends and background of autonomous driving and show the example of the latest implementation for autonomous driving support LSI’s.
2020年7月10日(金) 16:30-18:00
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講演資料は開催当日の16時にPandAに掲載します．
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服部 俊洋 氏
車載向け半導体の設計と最新のトピックス
自動車は現在の半導体の主要なアプリケーションの一つである。（今回の新型コロナ影響を一番受けていますが） 半導体デバイスがモビリティ（自動車の将来）のイノベーションを可能にしているとも言えます。今回の講演では 車載半導体の特徴について説明します。最近の”くるま”はCASEとかMaaSというキーワードで表現されるトレンド があります。機能安全とセキュリティが重要です。実際の自動運転にむけた車載半導体を例に各技術について紹介します。
Friday, Oct 9th, 2020 at 16:30-18:00
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The lecture material will be available in PandA at 16:00 on the day of the colloquium.
The lecture will be recorded, and video and audio will be available on PandA.
Mr. Eiji Takeuchi
General Manager
Project Promotion Division
EKO Instruments Co., Ltd.
Approach to global environmental issues through environment measurement
Global environmental issues are important threats to the survival of humankind and must be solved urgently. Various approaches are being made to solve the different issues such as global warming, climate change, natural disasters, carbon dioxide emission problems and energy problems. The development of environmental measurement technology is one of them. In order to know the current conditions of the global environment more precisely or accelerate the installation of renewable energy, measurement technologies are becoming diversified and sophisticated. This talk introduces some examples: remote sensing technologies such as water vapor LIDAR and wind LIDAR, a high-precision measurement technology for solar irradiance and radiation and monitoring technologies for photovoltaic power generation.
2020年10月09日(金) 16:30-18:00
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竹内 栄治
英弘精機株式会社
プロジェクト推進室
部長
環境計測を通じた地球環境問題への取り組み
地球環境問題は人類の存続に関わる重要かつ緊急な課題です。地球温暖化や気候 変動、自然災害、二酸化炭素の排出問題、エネルギー問題などの多岐にわたる課 題を解決するために様々な取り組みが行われています。環境計測技術の開発もそ の一つです。地球環境の現状をより精密に知るために、また再生可能エネルギー の普及を促進するために計測技術の多様化と高度化が進んでいます。その一例と して、水蒸気ライダーや風況ライダーのリモートセンシング技術、日射・放射の 高精度測定技術、太陽光発電のモニタリング技術を紹介します。
Friday, November 13th, 2020 at 16:30-18:00
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Masaki Waga
Assistant Professor, Graduate School of Informatics, Kyoto University
Monitoring of cyber-physical systems with timed pattern matching
Nowadays, many physical systems, including automotive systems, robots, and healthcare systems, are controlled or monitored by computers. These systems are called cyber-physical systems (CPSs). Since many CPSs are safety-critical, safety assurance of CPSs is an important task. This talk introduces monitoring (or runtime verification) of CPSs as an example of the safety assurance of CPSs. Among various mathematical formulation of the monitoring problem, this talk summarizes the timed pattern matching problem and its generalization, which locates where a safety violation occurs in a monitored execution.
2020年11月13日(金) 16:30-18:00
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和賀 正樹
京都大学 情報学研究科 助教
時間パターンマッチングによる物理情報システムのモニタリング
今日自動車、ロボット、医療システムなどの多くの物理システムにおいて、コン ピュータによる制御や監視が広く用いられている。これらの物理系を含むような コンピュータシステムは物理情報システム(CPS)と呼ばれる。多くの場合CPSのト ラブルは生命に関わるなど甚大な被害をもたらしうるので、CPSの安全保証は重 要な課題である。本講演ではCPSの安全保証の例として、モニタリング(実行時検 証や監視とも呼ばれる)について紹介する。モニタリング問題には様々な数学的 定式化があるが、特にモニタリング対象の実行列中のどこで危険な挙動が発生し たかを特定する、時間パターンマッチング問題やその一般化について扱う。
Friday, December 18th, 2020 at 16:30-18:00
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The lecture material will be available in PandA at 16:00 on the day of the colloquium.
The lecture will be recorded, and video and audio will be available on PandA.
Yuncan Zhang
Ph.D. Student
Department of Communications and Computer Engineering,
Graduate School of Informatics, Kyoto University
Network Service Scheduling in Network Virtualization
Network virtualization plays a key role in the next-generation networking paradigm with enabling multiple tenants to share the same physical infrastructure. By leveraging the technologies of network function virtualization, a platform with network virtualization provides virtualized resources of networking, computing, and functionality to users in a cost-effective and dynamic manner. While network virtualization brings a more flexible and efficient network, it makes network service provisioning more challenging. This talk addresses challenges of network service mapping and scheduling in network virtualization, including basics and ongoing research topics.
2020年12月18日(金) 16:30-18:00
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講演は録画し，動画および音声をPandAに公開します．
講演者・タイトル・概要の情報は英語の案内をご参照ください．
Friday, January 15th, 2021 at 16:30-18:00
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Prof. Akira Suzuki
Associate Professor
Graduate School of Information Sciences, Tohoku University
Combinatorial Reconfiguration Applied to the Distribution Network Configuration
In the field of combinatorial optimization, search problems (optimization problems) to find the optimal one among a huge number of combinations have been treated for many years. There are a wide variety of optimization problems that can occur in the real world, and optimization problems have been solved in many fields to maximize profits or minimize losses. On the other hand, even if an optimal solution is found, whether the solution can be used in practice is another matter. For example, even if a configuration with lower distribution loss is found in the distribution network, it is another matter whether it is possible to change to the better configuration by repeatedly switching switches without causing power failure or short circuit. Based on this situation, research on “reconfiguration problems” has been promoted in the field of “combinatorial reconfiguration” in recent years. A reconfiguration problem is a problem to find a way to make a step-by-step transformation from a solution to the other solution to a problem. In this talk, we would like to introduce one of the applications of combinatorial reconfigurations to the minimization of distribution loss in distribution networks as an example.
2021年1月15日(金) 16:30-18:00
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鈴木 顕 氏
東北大学 大学院情報科学研究科・准教授
組合せ遷移を用いた配電網の切替手順の算出
組合せ最適化の分野では長年，莫大な数の組合せの中から最適なものを見つける 探索問題（最適化問題）が扱われてきた．実社会で発生し得る最適化問題は多岐 にわたり，多くの現場で利益の最大化や損失の最小化のために最適化問題が解か れてきた．一方で，最適な解を見つけたとして，その解を実際に利用することが 出来るかどうかは別問題である．例えば，電力の配電網において，現在の構成と 異なる，より配電損失の小さい構成が見つかったとしても，停電やショートを起 こさずにスイッチの切り替えを繰り返して，そのより良い構成に変更できるかど うかは別問題である． そのような状況を基に，近年「組合せ遷移」という分野で「遷移問題」の研究が 急速に推進されている．遷移問題とは，ある問題の２つの解が与えられた際に， その一方の解からもう一方の解へと段階的に遷移する方法を求める問題である． 本講演では，組合せ遷移の応用先の一つとして配電系統の電力損失の最小化を例 に紹介する．