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講演者は患者の生理状態の制御に関する研究を30年以上行ってきている．本講演では，講演者が手術中の血圧制御システムや麻酔制御システムをはじめとしたさまざまな患者の生理状態制御システムの研究・開発において経験した問題や課題解決事例等について紹介し，医療システムの研究における課題や今後の展望について述べる．

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物理モデルの構築を文献情報から自動化することを目的として，これまでに変数・数式の抽出，同義性判定，モデル作成に関する要素技術に取り組んできた。本講演では，まず数式表現学習に関する既存研究を概観し，それらが主に想定してきた数式の表現形式と，実際の物理モデリングで必要とされる表現との違いを整理する。その上で，従来の表現学習の枠組みや類似の手法を，どのように物理モデリングに活用しうるかについて議論し，今後の発展可能性を展望する。

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機械学習を用いてデータから同定されるデータ駆動型モデルは，科学実験や工学設計における予測や意思決定の基盤として広く用いられている．しかし，ノイズを含むデータから学習される以上，モデルは本質的に不確実性を伴う．意思決定においては，予測精度だけでなく，予測に付随する不確実性を正しく定量化し，信頼性を評価することが不可欠である．本講演では，これらの課題に対する方法論を我々の研究成果とともに紹介する．

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生物は、多様な形態を進化させるとともに多様な行動を進化させて、多様な環境に適応している。昆虫は、１億年前には地上に出現し、その姿形は現在とさほど違いがない。地球上には95万種ほどの昆虫が知られる一方で、哺乳類は６千種程度である。したがって、地球はいわば昆虫の惑星とも言える。この様に繁栄した動物種を題材にすれば、動物に普遍的な適応的な行動の発現を司る脳や身体の設計原理や制御原理を紐解くことができる。生物学は、生命の謎を解き明かすことに貢献している一方で、行動の発現メカニズムについての研究はなかなか進まない。そのひとつの原因は、断片化された知見と行動との間にあるギャップを埋めることが難しい点にある。この課題解決には、数理モデルやスケールモデルを作って動かして理解する方法が有効である。講演では、昆虫の脅威に対する応答を題材として、状況に応じた行動の制御を紐解く研究事例を紹介したい。

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「計測は科学の母 (mother of science)」と言われ、科学の進展と計測科学の発展は極めて密接な関係があります。 今、計測科学と情報科学・数理科学の融合によって、これまでの計測の在り方・概念を変え、さらに計測数理・情報科学の新たなシーズを創出する、学際領域「計測インフォマティクス」が生まれています。情報科学や数理科学を計測に単に応用適用するだけでは、革新的な計測は可能になりません。対象と観測者を繋ぐ計測の数理的構造を理解しつつ、計測の目的に合った情報処理手法の研究開発が重要になります。本講演では、計測インフォマティクスの枠組みを説明し、研究開発の具体例とそれらの基礎原理についてお話しします。

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データ駆動型社会では、IoT技術により様々なセンサー、端末からビッグデータを収集し、増え続けるビッグデータを高速に学習するAI技術がビジネスの成否を左右する大きな鍵となります。本講演では、様々な環境から得られたセンサ信号のリアルタイム高精度分析を行うことができる世界最速の開発ソフトウェアを紹介し、実際の工場の生産ラインの支援などに役立つ製造業DXや自動車運転支援に関する取り組みを実例とともに紹介します。

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ROS2 (Robot Operating System 2) はロボットアプリケーション開発のためのオープンソースソフトウェアである。ROS2を用いることで、例えばロボット動作ログの保存・プレイバックを行ったり、誰かが作成したライブラリをシームレスに利用したりすることができる。本講演では、ROS2の基本的な構造を紹介し、非常に簡単なコード例や利用例を紹介する。

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本講演では、双腕ロボットによる組立や料理などの作業を計画する研究について、主に著者らの研究室の成果を中心に発表する。組立説明図や、料理レシピなどを基にして、ロボットの動作を生成する。また、人とロボットとの協働作業の計画や、LLMを用いた計画などについても紹介する。

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グラフ剛性理論とは、リンケージやトラス構造など、離散的構造物の剛性の数理モデルを取り扱うための枠組みであります。空間内の点対間に対する距離制約など、幾何制約システムの背後に潜む代数的・組合せ的性質を解析するための数理的ツールやアルゴリズムを開発することが目標となります。本講演では、グラフ剛性理論の数理的基礎を解説し、ネットワークの配置同定問題や隊列制御などの具体的話題との関係を紹介します。

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制御系の性能を向上させるためには、制御器のパラメータを適切に設定する必要がある。本講演では、制御系のパラメータを対象システムのモデルを用いずに観測データから直接調整する方法として、ベイズ最適化を用いる方法を紹介する。ベイズ最適化を用いる方法はシステムや制御器が非線形でも、評価関数がモデルマッチング以外のものでも適用できる、非常に応用範囲の広い方法である。ベイズ最適化に関する基礎から最近の動向までをまとめる。

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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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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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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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ロボットをより多様な実環境で働かせるためには、個別の問題解決だけでなく、対象や環境の変動に対処する過程にも注目する必要がある。本発表では、このような「開かれた知能」の問題に対して、「ロボットの自律的なボトムアップなアプローチ」「環境に適合させるための設計コストの低減」という観点から、移動ロボットのナビゲーション課題を中心に、ロボットシステムを自動的な過程により環境に適応させる方法に関する研究事例を紹介する。

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可視光・赤外線で観測する天体望遠鏡としては国内最大となる3.8mの口径を持つ「せいめい望遠鏡」が2019年より稼働を始めた。極めて微かな光を捉えるため天体望遠鏡には高精度かつ巨大な反射鏡が求められるが、大きな鏡の製造・運搬には限界がある。それを解決する手段として、たくさんの小さな鏡を作り、望遠鏡上に光の波長よりも高精度で並べることにより1枚の大きな鏡として機能させる分割鏡方式がある。本講演では日本で初めて分割鏡方式を実現したせいめい望遠鏡の紹介を通して、最先端の天文学を支える制御技術について述べる。

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空間分解能を有しない点型光検出器でイメージングを⾏うゴーストイメージングは、照明した光強度と検出した光強度との揺らぎの２次相関を計算することでイメージを取得する⽅法である。相関演算を⽤いるためノイズを除去できることから⾼感度なイメージング⼿法として期待されている。しかしながら、相関演算には多数回の照明を必要とするため測定時間に課題があった。そこで、筆者らは、相関演算とdeep learningを組み合わせることで測定時間を劇的に短くできたので報告する。

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データは20世紀のオイルと⾔われるが、どんなデータでも価値を⽣み出すわけではない。多くは営業上の秘密情報や個⼈情報を含んだデータであり、セキュリティが確保されたクラウド計算環境とは⾔え、このような機微なデータをクラウド上で解析することに抵抗感をもつ者は少なくない。実際、機械学習を使ったクラウドサービスにおいて、⼀定数のクエリーとAIエンジンのレスポンスから個⼈情報を盗取するサイバー攻撃も知られており、データを安全にデータ解析する技術への期待が⾼まっている。本講演では、プライバシーを保護した上で安全にデータを解析するためのプライバシー保護データ解析技術を紹介する。特に準同型暗号を使ったプライバシー保護機械学習や複数組織がもつデータを互いに中⾝を明かさず計算することのできる複数組織間連合学習について説明し、その応⽤可能性について述べる。

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Open Computer Vision Library (OpenCV) はオープンソースの画像処理ライブラリであり、多様なプラットフォームおよびプログラミング言語で利用可能であることから、画像処理ライブラリとしてデファクトスタンダードとなっている。本講演では、様々な環境へのインストール方法に加え、Google Colaboratoryを用いたWebブラウザでの利用方法について解説する。

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IBMやGoogleなど名だたる企業が開発競争を繰り広げる「量子コンピュータ」。一方で限定的な用途ではあるものの、量子力学の性質を利用した計算技術である「量子アニーリング」についても、同様に精力的に研究が行われている。本講演では、量子アニーリングについて、その概要と現状、その理論を実現したD-Waveマシンがどのような計算を行なっているか、その技術を活用することで実際に行われているアプリケーション（機械学習や最適化問題）の実例について紹介する。

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クープマン作用素とは、非線形力学系に対して定義される線形作用素である。この線形という性質に着目し、クープマン作用素のスペクトル的性質に基づく非線形力学系の解析がエルゴード理論を中心に古くから進められてきた。最近、クープマン作用素の離散スペクトルに由来するクープマンモード分解と呼ばれる時系列データ解析法が提案され、エルゴード理論の対象を超えた多様なクラスの非線形力学系の解析や制御が可能となってきた。このことから、クープマン作用素は、工学、自然科学、データ科学を横断する数学的概念として現在注目を集めている。本講演では、講演者のグループで取り組んできた工学応用を例にとり、クープマン作用素による非線形ダイナミクスの解析と制御について紹介する。

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