RSJ2020 OS 確率ロボティクスとデータ工学ロボティクス～認識・行動学習・記号創発～のご案内

日本ロボット学会会員の皆様

名古屋大学の赤井と申します．
第38階日本ロボット学会学術講演会において，「確率ロボティクスとデータ工学ロボティクス ～認識・行動学習・記号創発～」というタイトルのオーガナイズドセッションを企画しております．関連する研究をされている方々には，奮って論文をご投稿して頂けますと幸いです．また本セッションの概要，および想定するトピック例は後述の通りですが，それ以外でも関連する研究であれば，ぜひご投稿いただけますと幸いです．

講演申込締切は7月15日と迫っておりますが，この段階では講演タイトル，概要，および代表発表者の登録だけですので，論文が完成していないという場合でも，奮ってご登録いただければと思います．
・講演申込締切：2020年7月15日（水），正午まで
・論文投稿締切：2020年8月12日（水），正午まで
・開催期間：2020年10月9日（金）から11日（日）
（参考）https://ac.rsj-web.org/2020/entry.html

本OSはこれまでのRSJでも開催されていましたが，今年からは，オーガナイザーが昨年までのメンバーから入れ替わりました．初めてのオンライン開催などもあり，慣れない部分も多々ありますが，ぜひ皆様で最新の研究成果について議論できる有意義な機会にできればと考えております．何卒よろしくお願い申し上げます．

■OS9: 確率ロボティクスとデータ工学ロボティクス ～認識・行動学習・記号創発～

・オーガナイザー
岡田 佳都 (理研AIPセンター／東北大学)
赤井 直紀 (名古屋大学)
青木 達哉 (大阪大学)
谷口 彰 (立命館大学)

・概要
本セッションでは，実世界理解やヒューマンロボットインタラクションにおける，統計的機械学習の基盤技術および実世界データの利活用について議論します．センサデータの収集・管理から，画像・点群・音声処理や運動計画・行動学習などの要素技術，記号創発やデータ工学ロボティクスへの展開にいたるまで幅広い分野の研究発表を募集いたします．

トピック例：確率モデル，マルチモーダル学習，ビッグデータ，Deep Learning，強化学習，物体認識，シーン認識，動作認識，自己位置推定，地図生成，SLAM，Structure from Motion，運動制御，シンボルグラウンディング，データ圧縮，センサ統合，特徴抽出，モデル化，確率的推論，サイバーフィジカルシステム，クラウドロボティクス，記号創発ロボティクス，語意学習，言語獲得，模倣学習，分節化，記号化，ロボット対話，自然言語処理，マルチモーダルインタラクション，サービスロボット，ベンチマークテスト

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名古屋大学　情報学研究科
特任助教　赤井直紀
Tel: 052-789-3310
E-mail: akai@nagoya-u.jp
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配信元・問合先――――――――――――――――――――――――――――
赤井直紀
名古屋大学大学院情報学研究科
akai@nagoya-u.jp
052-789-3310