コロナウイルスの影響を受け、本イベントは延期になりました。

研究会タイトル：

主　催：

東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター

開催日時：

2020年3月2日（月）
講演会：10:00 ～12:00
ランチ懇親会：12:00～13:00

会場：

講演会：東京大学本郷キャンパス・工学1号館1階15号講義室
懇親会：東京大学本郷キャンパス・工学3号館3階TMIラウンジ

参加方法：

下記フォームを事前にご送信お願いします。
https://forms.gle/m2K28mD4tsh67m857

プログラム内容：

10:00 – 10:05　開会挨拶　松尾豊
10:05 – 10:35　発表１：「深層学習を用いた頻脈性不整脈の診断・治療手法の開発」東京大学大学院工学系研究科精密工学専攻　医用精密工学研究室博士1年、瀬野　宏

■ 概要：
頻脈性不整脈は心臓突然死を引き起こす重篤な疾患であり，その治療として心臓の異常部位を焼灼するアブレーション治療が行われる。我々は効果的なアブレーション治療の実現を目的とし，心臓電気生理シミュレータと深層学習を組み合わせた研究を行っている。本講演会では，我々のこれまでの成果と問題点などについて報告する。

10:35 – 11:05　発表２：「小惑星の高解像度探査画像に見られる岩石粒子の深層学習による自動判別」、東京大学工学部システム創成学科 宮本研究室学部4年、古田 拓毅

■ 概要：近年活発な小惑星の着陸探査において、岩石の存在は着陸を阻む最大の要因である。岩石の有無を判断するために全ての画像を地球へ送信することは通信の制約上困難であり、自動判別の実現は探査工学において非常に重要な課題である。そこで、深層学習による物体検出アルゴリズムで岩石を自動判別する手法を検証し、その結果と問題点について報告する。（発表内容は、2019年度に東京大学工学部システム創成学科知能社会システムコース 宮本研究室で行った卒業研究の内容である。）

11:05 – 11:25　発表３：機械学習モデルに対する攻撃の近年の動向について」、東京大学大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 修士1年、森 雄人

■ 概要：機械学習モデルを実際に運用する際には様々な観点から安全性を満たすことが要求される。本発表では特に「攻撃者がデータを変形・入力できる」という設定下における攻撃方法について、近年の動向について述べ、またその防御方法やさらなる攻撃の発展性についても述べる。

11:25 – 12:00　議論・閉会挨拶
12:00 – 13:00　ランチ懇親会

概要：

深層学習（あるいは機械学習、人工知能）の活用が、工学系や医学系をはじめとして本学のさまざまな研究室で始まっている。研究室の専門とする領域で得られるデータに、深層学習を適用するタイプの研究であり、多くの領域でこうした研究が活発になっている。一方で、それぞれの研究室では、深層学習自体が専門ではないため、深層学習の適用は研究室内の一部の大学院生や研究員が担い、その活用ノウハウが学内で十分に共有されていない。また、深層学習の活用に関しての助言を受けたり、また技術的な交流をする場が少ない状況にある。そこで本研究会では、工学系を中心とする幅広い学問領域で、深層学習を研究に活かそうとしている大学院生や研究員に技術的な助言を行い、お互いに研鑽しあえる場を構築することを目指す。これまで深層学習の教育を学内に広く提供してきた、工学系研究科 人工物工学研究センターの松尾研究室が中心となって開催する。

担当教員：

松尾豊（人工物工学研究センター 教授）、岩澤有祐（松尾研究室　特任助教）、河野慎（松尾研究室　特任研究員）