【ハイブリッド開催】第147回 「ロボティクスと最適化の今と未来」
開催日 | 2023年7月26日(水)9:50~17:30(開場9:30) |
---|---|
開催地 | 【現地会場】キャンパスプラザ京都4階 第3講義室 |
会場 アクセス | 【現地会場】 https://www.consortium.or.jp/about-cp-kyoto/access
|
定員 | 会場85名/配信150名 (どちらも定員になり次第締め切ります) |
参加費 (税込) | 参加費・システム手数料共に税込み価格です. 2023年度の賛助会員招待券・優待券(有効期限:2023/12/31)をご利用いただけます |
主催 | 一般社団法人 日本ロボット学会 |
協賛 | 計測自動制御学会,産業技術連携推進会議 医療福祉技術分科会,システム制御情報学会,情報処理学会,人工知能学会,精密工学会,電子情報通信学会,土木学会,日本感性工学会,日本機械学会,日本シミュレーション学会,日本神経回路学会,日本設計工学会,日本時計学会,日本人間工学会,日本バーチャルリアリティ学会,日本ロボット工業会,農業食料工学会,バイオメカニズム学会 |
セミナーレポート | セミナーレポート |
注意事項:最初にご確認ください
- 講演者は現地にて講演予定ですが、状況によってはオンラインでの講演に変更になる場合がございます。
- 最終話はオンサイト限定の為、オンライン配信ならびに見逃し配信はございません。
- 感染状況拡大の際には、オンライン配信のみの開催になる場合がございます。
- オンライン参加申込みの場合、申込み完了と同時にオンライン参加方法の詳細をご連絡するため、原則現地参加への申込み変更を受付いたしません。
- 現地参加/オンライン参加いずれの参加形態でも、第4話・オンサイト限定イベントを除き講演後見逃し配信を実施予定です(通信状況により一部欠損する場合もございます)。
- 体調不良等で現地参加が難しくなった場合には事務局までご連絡ください。
以上をご了承の上でお申込みくださいますようお願いいたします。
口 上:
ロボットや機械を動かすとき,「最適に動かしたい!」と思いますよね.制御の世界では”最適制御”と呼ばれる研究分野が古くから存在します.しかし,”最適”を目指す問題やその手法の研究は制御の分野以外にも沢山あります.例えば,数理最適化やベイズ最適化と呼ばれる最適化手法はロボットを動かすのに使えるようなものなのでしょうか.また,使えるとしたらどんな使い方がされるのでしょうか.学術的な面から実用的な面まで,最適化とロボット制御の付き合い方を切り口に様々な先生にお話をいただきます.
オーガナイザ:井上 聖也(オムロン株式会社)
講演内容:
9:30 開場
9:50-10:00 <開会挨拶・講師紹介>
10:00-11:00 第1話 組合せ最適化による問題解決の実践的なアプローチ
大阪大学 梅谷 俊治
数理最適化は意思決定を実現する手段として幅広い分野で注目を集めるようになった. しかし,組合せ最適化の専門的な知識があれば現実問題が即座に解決できるわけではなく,最適化問題のモデリングからシステムの導入まで,専門知識だけでは解決できない課題が数多く存在する.本講演では,実務における応用事例を交えながら,数理最適化を用いて現実問題の解決に取り組む際に生じる課題とその対策について解説する.
11:00-11:05<休憩>
11:05-12:05 第2話 ベイズ最適化の基礎と応用
東京都立大学 豊田 充
未知の目的関数を対象として,ベイズ的つまり確率分布としての推定を行うガウス過程回帰を活用して探索と最適化を同時並行して行うベイズ最適化の入門的内容を扱う.ガウス過程回帰の基礎事項の解説と,講演者の制御分野を中心としたユーザとしての経験を交えたベイズ最適化の応用における課題の考察を行う.加えて,制御分野におけるガウス過程回帰に関連する周辺の話題も紹介する予定である.
12:05-13:00 <休憩>
13:00-14:00 第3話 モデル予測制御の考え方と使い方
京都大学 大塚 敏之
近年,計算機と数値解法の進歩により,最適制御問題を実時間で解いてフィードバック制御を行うモデル予測制御の応用が広がっている.とくに機械システムの複雑なタスクにモデル予測制御が応用され注目を集めているほか,実装を容易にするソフトウェアツールも急速に発展している.本講演では,モデル予測制御の問題設定と数値解法の考え方を解説し,ソフトウェアツールを含めた応用事例を紹介することで,モデル予測制御がどのように使えるのかを伝える.
14:00-14:05 <休憩>
14:05-15:05 第4話 機械学習モデルに基づく最適制御設計の諸課題と対策
(リアルタイムのみ、見逃し配信はございません)
豊田中央研究所 森安 竜大
弊所ではこれまで機械学習モデルを用いたモデル予測制御と,そのエンジン制御に対する応用について検討してきた.その中で,機械学習モデルの持つ複雑性ゆえに,最適制御問題を求解する際の演算コストの増大や,極小解の非一意性・不連続性といった問題が生じた.本講演では,深層学習を用いた制御則の近似による演算コスト低減法や,特殊な構造の機械学習モデルを採用することで最適制御問題の解の一意性・連続性を保証する取り組みなどについて紹介する.
15:05-15:15 <休憩>
15:15-16:15 第5話 ロボットと機械学習が科学的知見を発見する時代がやってきた
東京大学 一杉 太郎
ロボットと機械学習が科学実験を「自動的に,自律的に」進めることが可能になってきた.ここで,機械学習はベイズ最適化やディープラーニング,クラスタリング,主成分分析などを指す.さらに,実験機器やデータ形式の標準化の取り組みも進んでいる.この動きはラボの変革だけではなく,研究者の働き方や研究開発の進め方に大きな変化をもたらすのは確実である.また,日本が得意とするものづくり産業の競争力に関わる重要課題である.その現状と将来展望を述べる.
16:15-16:20 <オンライン配信閉会・現地休憩>
16:20-17:20 【オンサイト限定イベント※】アフタートーク ※オンライン配信無・見逃し配信無です
ご登壇した先生方と,当日の発表内容や最適化・ロボティクスの今後の発展などについてざっくばらんに話し合う場を設けます.参加者の皆様からのご意見・ご質問も受け付ける予定です.こちらはオンサイト限定となりますので,是非現地参加をご検討ください.
17:20-17:30 <閉会挨拶>
参加申込方法 ※お申込み区分により締切日が異なります
必ず参加申込みおよび参加費のお支払い方法のご案内ページをご確認の上,下記よりお申し込みください.
※運用方法(オンライン配信のタイムシフト配信(見逃し配信)の実施)の変更により、第132回セミナーより申込後のキャンセルは一切不可と致します。
本セミナー現地参加希望の場合,下記よりお申込み,参加費支払のお手続きをお願いします.
優待券(有料)をご利用の場合もこちらからお申込みください.
申込締切:7月24日(月)18:00 受付終了しました
※本セミナーは2023年度の賛助会員優待券(有効期限:2023/12/31)をご利用いただけます。
本セミナーオンライン参加希望の場合,下記よりお申込み,参加費支払のお手続きをお願いします. ※本セミナーは2023年度の賛助会員優待券(有効期限:2023/12/31)をご利用いただけます。
優待券(有料)をご利用の場合もこちらからお申込みください.
申込締切:7月25日(火)18:00 受付終了しました
賛助会員招待券や学生の特別優待券等,無料参加券を「現地参加」でご利用の場合は下記よりお申し込みください.
申込締切:7月24日(月)18:00 受付終了しました
※本セミナーは2023年度の賛助会員招待券(有効期限:2023/12/31)をご利用いただけます。
賛助会員招待券や学生の特別優待券等,無料参加券を「オンライン」でご利用の場合は下記よりお申し込みください.
申込締切:7月25日(火)10:00 受付終了しました
※本セミナーは2023年度の賛助会員招待券(有効期限:2023/12/31)をご利用いただけます。
セミナー参加に関する注意事項
- 会場,講師,日時等は都合により変更になる可能性がございますのでご了承下さい.最新の情報は学会ロボット工学セミナーHPに掲載されます.
- 台風等警報発令時のセミナー開催中止判断については「災害時における中止判断」のページをご確認ください.
- 当日,参加者の理解を深めるためテキストを配布致します.2020年度より電子データで配布となり,会場参加/オンライン参加ともにメールにて事前に配信を行います.また,テキストの後日販売は行いません.
- 参加者のセミナー会場内での撮影・録音行為は禁止させて頂きます。なお、撮影・録音を含む取材をご希望の場合は必ず事前に学会事務局までお問い合わせください。