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お知らせ

ディープラーニング×ロボットの最前線 5/27開催セミナー (2019/04/12)

■ ロボット×ディープラーニングの最前線
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┃ 学習する機械へ、ロボットへのAI応用の最新動向
┃GANから深層強化学習まで
┃ ⇒⇒ https://nkbp.jp/2VyAC62
Preferred Networks、DeepXなどのAIスタートアップから、デンソーウェーブ、三菱電機など大手ロボットメーカーまでが一堂に会し、深層学習のロボット応用を語る
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これまで画像認識や音声認識などで革新的成果を出してきたディープラーニング技術が、ロボットの領域にまで広がろうとしています。

この分野ではファナック+Preferred Networksが先行した取り組みを見せていましたが、ここにきて大手ロボットメーカーやAIベンチャーなど多くの企業が、深層学習技術のロボットへの応用に取り組むようになってきました。本物の写真のような画像を生成できる「GAN」などの深層生成モデルをロボットの模倣学習に応用する取り組み、深層強化学習を柔軟物や建機の制御に適用する取り組み、動作計画技術を応用して学習データを自動生成する取り組みなど、さまざまなアプローチが試みられ始めています。

従来、ロボットのティーチング(教示)作業には多大なコストを要していました。しかし、ディープラーニングのような機械学習ベースの技術が実用フェーズに入れば、ティーチングのコストは劇的に下がります。これまで自動車・電機など多大な投資ができる分野でしか導入が進んでいなかったロボットが、一気にさまざまな業種に広がる可能性があります。Preferred Networksのように、ディープラーニング技術を応用して家庭向けロボットの開発に取り組む企業も出てきています。

本セミナーでは、そうした革命前夜のロボット向けディープラーニング技術について、製品化を見据えて取り組んでいる大手ロボットメーカーやスタートアップ企業などが一堂に会し、技術の最前線について解説します。この機会を逃すことなく、ぜひともご参加ください。

◇開催日時:2019年5月27日(月)10:00~16:35(開場 9:30予定)
◇会場:ホテル 雅叙園東京(東京・目黒) 東京都目黒区下目黒1-8-1
◇受講料:49,800円(税込)
◇主催:日経 xTECH、日経クロストレンド、日経BP総研

プログラム https://nkbp.jp/2VyAC62

▼開会の挨拶

日経BP 日経Robotics編集長 進藤 智則
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▼深層強化学習でロボットアームや建機を自動化

東京大学松尾研究室発のAIベンチャーであるDeepXは、食品のような不定形物のピッキングや建機の自動化に向けて、深層強化学習技術を開発している。食品ピッキングでは計量器メーカーのイシダと、建機の自動化ではゼネコンのフジタなどと協業し、現場への適用を見据えて開発を進めている。本講演ではその開発状況と技術について解説する。

DeepX 代表取締役
那須野 薫 氏
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▼ディープラーニングでロボットアームを制御するマルチモーダルAIロボット

デンソーウェーブとエクサウィザーズは、人協働ロボット「COBOTTA」とディープラーニング技術を融合させ、粉体の秤量のような不定形物を対象とする作業を、複雑なプログラムを組むことなく実現する仕組みを構築した。本講演では、内部で用いているディープラーニング技術、さらには学習データの作成方法を紹介する。

デンソーウェーブ FA・ロボット事業部 ロボットカスタマーサービス部 製品企画室 室長
澤田 洋祐 氏

エクサウィザーズ 執行役員
浅谷 学嗣 氏
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▼深層学習で切り拓くパーソナルロボットの未来

Preferred NetworksはCEATEC JAPAN 2018においてパーソナルロボット分野への挑戦を表明すると同時に、「全自動お片付けロボットシステム」を展示した。この展示の背後には、深層学習技術を応用した画像解析や自然言語処理などの技術が利用されている。果たして深層学習の技術はロボットの未来を変えることができるのか。本講演ではPreferred Networksが進める深層学習とロボットの研究開発、そしてこれらの技術がどのように パーソナルロボットへと結びついていくのかについて解説する。

Preferred Networks シニアリサーチャー
海野 裕也 氏
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▼GANを用いて人の動作を真似る敵対的模倣学習

リコーはサービスロボット事業への参入を見据え、人の動作を模倣できる機械学習技術を独自に開発した。画像の生成などの用途で成果を上げている「GAN(敵対的生成モデル)」を、ロボットの模倣学習に応用した。本技術では、従来の深層強化学習技術と比較し、環境中での試行回数・学習時間を大幅に低減することができる。本講演では、技術を開発した研究者が自らその全体像を解説する。

リコー イノベーション本部 システム研究センター デジタルコラボレーション研究室 サービス・ロボティクス研究グループ
佐々木史紘 氏
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▼産業用ロボットやFA機器のタクトタイム短縮を深層強化学習により実現

三菱電機はスマートファクトリーへの適用を想定し、FA機器をAIで制御する技術を開発している。本講演では、三菱電機の開発したAI「Maisart」の様々な取り組みを紹介すると共に、FA機器、特にロボットに適用するAI技術に焦点を当てる。経路計画技術などで生成したロボットアームの軌道を、深層強化学習技術により最適化し、スムーズな軌道を実現するとともにタクトタイムの短縮を実現する技術などについて解説する。

三菱電機 情報技術総合研究所 知能情報処理技術部 機械学習技術グループマネージャー
毬山利貞 氏
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▼ディープラーニングと動作計画技術を融合、動く台車からのピッキングを実現

日立製作所は、物流用途向けにディープラーニング技術と動作計画技術を組み合わせた物体ピッキング技術を開発した。動作計画技術などを活用して教師データを自動生成することで、ロボットアームと障害物との干渉の影響を踏まえた学習が可能となる。さらに、英エディンバラ大学との連携により、台車の動きを止めることなく物体をピッキングできるようにした。本講演では、本技術を詳細に解説しつつ、関連技術を併せて紹介する。

日立製作所 研究開発グループ 知能情報研究部 主任研究員
木村宣隆 氏

※途中、休憩が入ります。
※プログラム内容・講師は予告なく変更になることがあります。予めご了承ください。

配信元・問合先――――――――――――――――――――――――――――
進藤智則
日経BP 日経Robotics編集長
tshindou@nikkeibp.co.jp
03-5696-1111


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