チュートリアル講演 TL01

凸最適化に基づく構造的スパース推定法

講師

黒田 大貴 氏 (立命館大学)

概要

信号処理や機械学習などに現れる推定問題では,所望情報のスパース性が凸最適化によって広く利用されている.一方,非ゼロ成分が特別な構造を有する「構造的スパース性」はスパース性よりも詳細な特徴であり,推定精度向上のための鍵となるはずだが,具体的構造の未知性が障壁となって十分に活用されてこなかった.本講演では,構造的スパース推定の基礎について説明した後,講演者らが提案した所望情報に対して適切な構造を自動的に特定可能な凸最適化型構造的スパース推定法を紹介する.

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チュートリアル講演 TL02

データ同化の基礎と応用

講師

長尾 大道 氏 (東京大学地震研究所)

概要

現代の数値気象予報の土台となっているデータ同化は、数値シミュレーションモデルと観測・実験データを融合する計算技術として、極めて広範囲の科学分野への浸透が進んでいる。本講演では、データ同化の基盤理論であるベイズ統計学の基礎的事項や、モデルとデータを融合するための代表的なデータ同化手法であるカルマンフィルタ、アンサンブルカルマンフィルタ、粒子フィルタ、4次元変分法のアルゴリズム、およびデータ同化によるモデルパラメータや状態の推定方法とその不確実性評価方法について講述する。また、地震学分野および構造材料分野などにおけるデータ同化の応用例について紹介する。

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チュートリアル講演 TL03

MATLABとゲーミングエンジン連携による自律ロボットの3D閉ループシミュレーション

講師

木川田 亘 氏 (Mathworks Japan)

概要

複雑な自律ロボットシステムを開発する上でシミュレーションの重要性が高まっている.近年はゲーミングエンジンによるフォトリアリスティックな可視化やセンサーシミュレーションの活用が増えている.本講演ではMATLABおよびSimulinkとUnreal Engine®を連携し,自動運転や移動ロボット,ロボットアーム,ドローンなどの様々な自律システムを3D環境でシミュレーションする例を紹介する.可視化に留まらず,カメラやLidarのようなセンサーモデルを含めた閉シミュレーションや,合成センサーデータを活用したディープラーニングによる物体認識や強化学習への適用例についても触れる.最後に3DシミュレーションとNVIDIA® Jetson®などの実機ハードウェアの連携のデモンストレーションを行う.

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