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東京工業大学「循環共生圏農工業研究推進体」キックオフシンポジウム

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開催趣旨：
世界の「生産性至上主義」による搾取（収奪）型近代文明・農業科学」は「環境土壌汚染・土壌機能の低下・地球環境（生態系）物質循環系の破壊」、すなわち、「地球温暖化と生物多様性」の二大環境問題の根源の一つとなっている。この問題を解決するために、「循環共生圏農工業研究推進体」は東京工業大学の最先端科学技術を領域横断的に総動員し、畜産・畑作複合体をモデルとしたSDGs時代の循環型農業の基盤技術および社会制度設計を確立する。

日時：2019年8月19日（月）13:30 – 18:00　 （12:30受付開始）
場所：東京工業大学大岡山キャンパス蔵前会館くらまえホール

詳しくは 　こちら

GPU講習会を開催

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Greg Gutmann助教が、 the Deep Learning InstituteのCloud Platform を用いたGPU講習会を開催しました。小長谷研究室の学生を中心にオンラインでのGPUプログラミングを初歩から学びました。非常によくできている教材で、ブラウザーからクラウド上のGPUシステムにログインして、オンラインで実行できます。

 

産経新聞【びっくりサイエンス】に源氏絵流派判定が紹介されました（2018年6月16日）

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恵泉女学園大学と共同研究している「深層学習を用いた源氏絵の流派判定の研究」が産経新聞【びっくりサイエンス】に紹介されました。加藤君の人工知能学会全国大会の発表に興味を持ったようです。詳しくは、下記のURLを参照ください。

「ＡＩで絵画鑑定　光源氏の顔で流派見抜く　「幻の絵巻」の判定結果は…」

 

 

第396回CBI学会講演会で講演します（6月7日, 東大弥生講堂)

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連立微分方程式における未知パラメタ推定法として、速水謙研究室（国立情報学研究所）と共同開発した、クラスターニュートン法に関する研究講演会において、「クラスターニュートンメソッド(CNM)による個体差要因解析を目指して：-イリノテカン全身生理学的薬物動態(WB-PBPK)モデルへのCNM適用の経験から-」と題する講演をします。

胆管腫瘍患者のイリノテカンの薬物動態モデル（Arikuma et al., BMC Bioinformatics, 2008)から制約付きクラスターニュートン法による個別薬物動態の解析（Asami et al. BMC Systems Biology)まで、クラスターニュートン法の開発に関わる話をします。

http://cbi-society.org/home/documents/seminar/2017to20/20180607.html

第396回CBI学会講演会

「薬物動態領域における新しい解析ツール、クラスターニュートン法(CNM);
薬物間相互作用、遺伝子多型のin vivo 解析およびバーチャルクリニカルスタディへの応用」

開催趣旨：
Cluster Newton法(CNM)は、東京工業大学小長谷研究室と国立情報学研究所速水研究室において共同で考案された，劣決定逆問題における複数の解候補を求める新たなアプローチである[1]。パラメータ推定に繁用されてきたGauss-Newton法やLevenberg-Marquardt法では、特に未知パラメータが複数の場合、解の初期値の設定によって最終的に得られる近似解が大きく変動したり、初期値の設定によってはしばしば発散し、解候補が得られないこと、また計算速度が遅いことが問題であった。一方、CNMは、初期値を範囲で広く設定することができ、最終的に得られる解も、候補解セットの集合として得ることができるため、初期値依存性が解消される利点を有する。また、計算コストが従来法と比較して極めて低減されている。全身の薬物動態の予測に用いられる生理学的薬物速度論(PBPK)モデルは、極めてモデルパラメータ数が多く、in vitro実験や動物実験からでは決定が困難なパラメータも多いことから、複数の未知パラメータを置かざるを得ない。そういった状況下でCNMはPBPKモデルにおける強力なパラメータ推定ツールとなり得る。本講演会では、CNMの原理とその応用の一つとしてのPBPKモデルに基づく薬物動態解析の実例を複数取り上げ、本方法論のさらなる可能性を探ることを目的とする。

[1] Aoki, Y.; et al., SIAM J. Scientific Computing 2014, 36 (1), B14-B44.

 

 

大田区区民大学で講演します（6月6日, 東工大大岡山）

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大田区が主催している【東京工業大学連携講座】「進化するAI（人工知能）と私たちの生活」において、第２回AIは人を超えられるか？ー源氏絵の解釈を巡ってー、と題した講演をします（６月６日（水）午後７時から９時，大岡山キャンパス本館H111）。

画像認識の分野では深層学習を用いた AI システムが人と同等以上の分類精度を達成し、注目を集めています。本講演では、小長谷研究室で開発中の貴族の顔から絵師の流派（狩野派、土佐派、その他町絵師）を識別するＡＩシステムと美術史の専門家による流派推定の違いについて講演します。

流派推定に用いた深層学習システムについては、同日、加藤拓也君が人工知能学会全国大会（鹿児島）で発表します。深層学習は画像認識においては驚異的な能力を発揮しますが、学習データの与え方によって結果が大きく変わってしまうという欠点を持っています。何故、AIシステムがそのような判別をしたのか、AIシステムの判断結果を鵜呑みにするのではなく、その理由を十分に理解してつかいこなすことが重要と考えています。

 

 

恵泉女学園大学スプリングフェスティバルで津野君がVRをデモ（5月26日）

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津野駿幸君（M2）が科研基盤B「オントロジーに基づく源氏絵データベースを共有・活用した源氏絵の総合研究」（代表：稲本万里子（恵泉女学園大学））のアウトリーチの一環として、東工大小長谷研で開発した、「仮想空間（VR）を用いた灯明光源効果を用いた時代屏風の再現」について、恵泉女学園スプリングフェスティバルでデモしました。

2時間という限られた時間帯でしたが、25名の参加者が来て盛況だったそうです。

恵泉女学園大学の公式ツイッターに感想が紹介されていました。

津野君、お疲れ様でした。