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10:35-11:20  B2F ホール

AIが成長を続ける小型ロケット「イプシロン」​－ エンジニアのあくなき挑戦 －

宇宙航空研究開発機構 (JAXA) 宇宙科学研究所 宇宙飛翔工学研究系​
​教授 森田 泰弘 先生

イプシロン開発では、斬新な設計コンセプトにより高性能でコンパクトなロケットデザインを実現しました。それは単にロケットの性能向上という従来の延長ではなく、簡単に打ち上げられるロケットという別次元の質的成長をもたらしました。
その実現のカギは、開かれた宇宙、すなわち異分野のアイディアと連携する柔軟な発想です。
その代表例としてIT/AI技術を活用した世界でも初めてのモバイル管制を含め、イプシロン完成までの道のりを展望します。​

11:25-11:55  B2F ホール

ディープラーニングの最新事例とNVIDIAのプラットフォーム

エヌビディア合同会社 ​​エンタープライズ事業部
事業部長 井﨑 武士 様

米国、中国を中心にディープラーニング技術の社会実装は急速に進んでおり、まさに第4次産業革命が始まりつつあります。省力、省人化による最適化ソリューションだけでなく、付加価値を提供する事例も増加し、利益率を最大15%も改善している企業も出始めています。
​本講演では、様々な業界における活用事例をご紹介するとともに、その開発および実装をサポートするNVIDIAの最新プラットフォームやその取り組みをご紹介します。

ディープラーニングセッション

13:15-13:55  B2F ホール

High Performance Computingによる物理シミュレーションと人工知能の融合へ向けて

東京大学 地震研究所 計算地球科学研究センター センター長
東京大学大学院 工学系研究科社会基盤学専攻
理化学研究所 革新知能統合研究センター
教授 市村 強 先生

High Performance Computing によって、大規模な物理シミュレーションや大規模な人工知能が実現されてきました。
しかしながら、解くことが難しい問題がまだ多く残されており、ブレークスルーが望まれています。
物理シミュレーションと人工知能の融合は、そのような新たな可能性を秘めています。例えば、物理シミュレーションにより生成したデータにより人工知能を構築すること、また、人工知能により物理シミュレーション自体を改善することも考えられます。本講演では、地震問題を例に、このような融合の可能性について探ります。​

14:00-14:30  B2F ホール

ディープラーニングは実用段階に。​PoCを乗り越えるためのノウハウ​

株式会社 Ridge-i
社長室付 事業戦略担当 兼 エンジニア
市來 和樹 様

​Ridge-iが提供しているAIコンサルティング／ソリューション開発の特徴と事例を紹介するとともに、自治体で実稼働中のごみ自動分類AIを中心としたAI技術を実用ソリューション化する過程で判明したAI導入の課題とその解決方法につき説明します。
​また、求められるスピーディな開発サイクルにおけるGPUの重要性とDGX-2の活用方法についても紹介します。

14:40-15:10  B2F ホール

もう道に迷わない！AIプロジェクト実践編

株式会社 オプティム
経営企画本部
ディレクター 山本 大祐 様

少子高齢化、担い手不足が業界問わず叫ばれる課題先進国ニッポン。
第4次産業革命の時代の波に生き抜くために押さえておくべきテクノロジー・マインドセット・プロジェクト推進テクニックについて、農業・医療・建設・小売など豊富な新規事業立上げ事例を交えつつお伝えします。

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＜著書のご紹介＞
「課題解決とサービス実装のためのAIプロジェクト実践読本
－ 第4次産業革命時代のビジネスと開発の進め方 －」

AIプロジェクトにおける従来との違いを意識した開発プロセスから、契約・知財・個人情報保護・OSSライセンスなどのビジネスでのテクニック、
さらに、ディープラーニングフレームワークを活用した実践的なコーディングまで、AIプロジェクトに必要なノウハウを、ビジネスデベロップメントとエンジニアリングの両面からまとめられた書籍です。

15:10-15:25  B2F ホール

DDN storage solution for AI and GPU​

株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン
Whamcloud  Senior Lead, Performance Engineer 井原 修一​ 様

新世代GPUを用いた人工知能(AI)/機械学習のデータ分析において、HPC向けストレージは非常に重要視されています。
DDNは、NVIDIA社と共同でストレージの課題に取り組み、GPU効率化を加速しています。
​このセッションでは、AI/機械学習における最新のDDNストレージソリューションと、NVIDIA DGX2との連携ソリューションにおけるストレージ性能をデモでご紹介します。

15:25-15:55  B2F ホール

AI Platform「HEROZ Kishin」におけるGPGPU実験環境での事例紹介

HEROZ 株式会社
開発部
部長 井口 圭一 様

HEROZでは、現役プロ棋士に史上初めて将棋AIで培ったAI技術を活用した「HEROZ Kishin」を各産業へ展開しています。
各種AIの学習を効率的に行うために、Tesla V100 を搭載した学習用クラスタを構築し、各メンバーがいつでも、すぐに実験を投入できる環境を構築しています。
本講演では、実際にHEROZ Kishinプラットフォームによって行った実験の事例を紹介します。

16:25-16:55  B2F ホール

AIをビジネスに適用するときのポイント

株式会社 日立製作所
IoT・クラウドサービス事業部 HPCソリューションセンタ
技師 笠原 利春 様

AIをビジネスに適用するには、目的を具体化するとともに、ソリューションベンダが提供しているサービスをうまく組み合わせることが目標への近道となります。
​本講演ではAIを検討するときのポイントについてお話いたします。最後にディープラーニングソリューションにおける日立の取組みを紹介いたします。

17:05-17:45  B2F ホール

ゲームAIの現状と未来、そしてこれからのAI開発に必要なこと

株式会社スクウェア・エニックス 
​テクノロジー推進部
リードAIリサーチャー 三宅 陽一郎 様

デジタルゲームは現在では現実そっくりの世界を作り出すことができ、それはこれからの人工知能の箱庭です。その箱庭では、現実よりも少し早く人工知能技術が実現され組み込まれています。
ゲームAI世界の人工知能の全容をお知らせすることで、これからの皆様の人工知能開発の一助となればと思います。
​よろしくお願いいたします。

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＜著書のご紹介＞
「FINAL FANTASY XV の人工知能 – ゲームAIから見える未来」

「FINAL FANTASY XV」で用いられたAI技術開発で陣頭指揮をとられ、書籍「FINAL FANTASY XV の人工知能 – ゲームAIから見える未来」の筆頭著者も務められています。
​
​「FINAL FANTASY XV」に携わられた ゲームデザイナー/エンジニア、総勢15人のAI開発者による、臨場感溢れる人工知能解説本です。​

テクニカルセッション 1 イメージングAI － 画像処理とAIの融合 －

13:15-13:45  4F 会議室

Raspberry PiのVideoCore IV GPUを用いたDeep Learning推論の高速化

Idein 株式会社
​代表取締役  中村 晃一 様

世界中の開発者に愛用されている安価な小型コンピュータであるRaspberry PiのSoCにはGPUが搭載されていますが、計算資源としてはあまり活用されていません。
本講演ではRaspberry Piに搭載されたVideoCore IV GPUを利用して深層学習モデルを高速実行する技術について解説します。また、Raspberry Piをエッジデバイスとして活用したIdeinのIoT向けのプラットフォーム事業について簡単にご紹介します。

14:00-14:30  4F 会議室

ニューラルネットワークの圧縮技術によるエッジAIの実現

株式会社 アラヤ
専務取締役 松本 渉 様

アラヤでは、「エッジAI」を実現するために、深層学習のニューラルネットワークの圧縮・高速化を自動で行うアプリケーションを開発しています。
従来、AIモデル構築・圧縮・CPUやFPGAへの実装には、それぞれ異なるスキルを持った開発要員が必要でしたが、この自動化アプリケーションにより代替が可能になります。また、数か月の開発・作業期間も短縮できます。
​本講演では、このアプリケーションに用いている技術の解説や、活用方法をご紹介します。

14:40-15:10  4F 会議室

人体姿勢推定による人間行動解析

株式会社 Qoncept
​CTO室
チーフリサーチャー カルボネン トゥッカ マティアス 様

最近のディープラーニング技術の発展により、精度高く安定した画像処理における人体姿勢推定システムが多く発表されています。この技術を利用することで、行動の識別や解析、人体識別やトラッキングなどが一般のビデオカメラでも可能となります。
​本発表では、弊社で開発したスポーツやフィットネス、医療応用向けに特化したリアルタイム姿勢推定システムとそのアプリケーションを紹介させていただきます。

15:25-15:55  4F 会議室

ロボティックスの可能性を広げるイメージングAI

株式会社 モルフォ
CTO室
リサーチャー 松尾 恒 様 / リサーチャー 富田 望 様

センシング＆画像処理と深層学習の組み合わせにより、従来では不可能だった高度なロボティックスが身近なプラットフォームで実現可能になってきています。
本公演では、その実応用を支える画像処理の要素技術(新たなデバイス（モダリティ）と画像処理、深層学習の実運用を可能とする学習・推論技術)と、その組み合わせ（イメージングAI）について紹介します。

16:25-16:55  4F 会議室

ニューラルネットワークと視覚パターン認識

一般財団法人 ファジィシステム研究所
特別研究員  福島 邦彦 先生

高いパターン認識能力を学習によって獲得することができる手法として、深層学習 (deep learning)やCNN (convolutional neural network)が最近注目を集めています。
福島が1979年に発表したネオコグニトロンもそのような階層型多層神経回路の一種で、文字認識をはじめとする視覚パターン認識に高い能力を発揮します。
ネオコグニトロンの歴史は古いが、現在に至るまで種々の改良が加えられ発展を続けています。
現在広く用いられているdeep CNNとの相違点に重点を置きながら、最近のネオコグニトロンを紹介します。

テクニカルセッション 2  GPUスパコンとOpenACC

14:00-14:30  4F 会議室

局所細分化格子ボルツマン法によるリアルタイム風況解析

日本原子力研究開発機構
システム計算科学センター
研究員 小野寺 直幸 様

都市部における風況解析は、風の道の確保によるヒートアイランド対策等のスマートシティの設計に繋がり、重要な研究課題です。
我々の研究グループでは、GPUスパコンに適した格子ボルツマン法に対して、計算資源・計算コストの削減可能な適合細分化格子（AMR）法を適用することで効率的なマルチスケール解析を可能としました。
本講演では大規模気流解析およびTSUBAME3.0や、DGX-2での計算性能について紹介します。

14:40-15:10  4F 会議室

東京大学情報基盤センターのGPUプログラミングへの取り組み

東京大学
情報基盤センター
助教 星野 哲也 様

東京大学情報基盤センターでは、スパコンの利用を促進するため、スパコンのお試しアカウント付きのプログラミング講習会を開催しています。
その講習会の一部として、当センターが運用するGPUスパコンReedbushを用い、OpenACCをベースとしたプログラミング講習会を2016年より実施しております。
本講演では、OpenACCで何ができるかできないか、どのようなアプリでOpenACCを利用すべきかなど、本講習会における取り組みの概要や、講習会を通じて得られた知見などについて紹介します。

15:25-15:55  4F 会議室

MPS法への連結リストの適用と各種並列計算機を用いた近傍粒子探索の高速化

理化学研究所
計算科学研究センター
特別研究員 宮島 敬明 様

宇宙航空研究開発機構 (JAXA)では、航空宇宙分野への適用を念頭に内製のMPSプログラムの研究開発を行っています。
我々は、共同研究として大規模シミュレーションを念頭に、連結リストを用いた近傍粒子探索を導入や、各種並列計算機へ移植・最適化を行っています。
本講演では、連結リストの導入によるデータ構造の複雑化が処理時間に与える影響、並列計算機に応じた移植と最適化手法、それぞれの処理時間の比較の 3 点について議論します。
224,910 粒子の水柱崩壊問題をベンチマークに利用、粒子密度の計算を対象とし、評価には NVIDIA Tesla P100 (PCIe), Tesla P100 (NVlink), Intel Xeon Gold 6150, Intel Xeon Phi 7210を利用しました。

16:25-16:55  4F 会議室

AI・モデル融合技術とGPU計算による都市街区内のリアルタイム微気象予測

国立研究開発法人海洋研究開発機構
地球情報基盤センター
グループリーダー 大西 領 様

マルチスケール大気海洋結合モデル MSSG（Multi-Scale Simulator for the Geoenvironment）を用いて都市街区スケールの微気象予測情報を提供する分散・階層型の予測システムを開発しています。
そのシステムの中では、末端のエッジサーバーがIoTセンサー情報を取り込みながら、ローカルな範囲を対象に超高解像度で予測を行い、各人や各機器へオンデマンド情報を提供します。
​この予測システムを実現するためにAIとモデルの融合技術およびGPU計算による微気象予測シミュレーションの高速化を行なっています。
​本講演では、この予測システムの概要とMSSGの高速GPU計算性能を紹介します。

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来年2020年開催をお楽しみに！

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