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第111回 産業応用に期待される人工知能技術を利用したロボットマニピュレーション (4/20開催) (2018/04/20)

開催日:2018年4月20日(金)10:30~17:20(開場10:00)

遠隔セミナー:本セミナーの有料ネット配信を行います.

開催地:東京大学 本郷キャンパス 武田先端知ビル 5F 武田ホール (東京都文京区本郷7-3-1)

会場アクセス:
http://www.u-tokyo.ac.jp/campusmap/cam01_04_16_j.html
http://www.vdec.u-tokyo.ac.jp/Guide/access.html
最寄り駅:「根津駅」(千代田線)徒歩5分,「東大前駅」(南北線)徒歩10分,または「本郷三丁目駅」(丸ノ内線,大江戸線)徒歩15分,「弥生2丁目」(都営バス上60(上野-大塚駅前))徒歩1分

定 員:150名(定員になり次第締め切ります)

参加費(税込):※ お支払の際,別途システム手数料「216円」を頂戴致します.
当学会及び協賛学会の正会員(個人)/8,500円,会員外(一般)/13,000円
当学会及び協賛学会の学生会員(個人)/3,000円,会員外(学生)/4,500円
当学会賛助会員 招待券ご利用/無料,優待券ご利用/3,000円,左記サービス券なし/13,000円
特別優待券使用の場合:学生(RSJ会員非会員問わず)/無料,学生以外/3,000円
遠隔配信参加(RSJ個人会員のみ申込可能):申込者のみ視聴/4,500円,申込者以外に複数人視聴/8,000円

  • 2017年度開催セミナーより参加申込みおよび参加費のお支払い方法が変更となっております.詳細はご案内ページをご確認ください.
  • 賛助会員招待券/優待券および特別優待券の詳細はご案内ページをご確認ください.

口 上:
 近年,少子高齢化や人件費高騰などの理由から,生産の自動化がより強く望まれています.一部の工程はすでに自動化されていますが,治具を使って物体の位置決めをしたり,ロボットが扱いやすいように事前に人が並べたりするなど,まだ多くのコスト・工数がかかる工程が残っています.これらの工程を自動化する手段として,深層学習をはじめとした人工知能技術とロボティクスを結びつけた技術が期待されています.そこで本セミナーでは,まず,人工知能技術を利用したマニピュレーションに関して,最新の研究・実用事例をご紹介して頂きます.さらに,人工知能技術とロボティクスを結びつけた技術について,基礎から応用まで解説するチュートリアルを実施して頂きます.
オーガナイザー:山田 大輔(キヤノン株式会社)


講演内容:

10:30-10:40 <開会挨拶・講師紹介>


10:40-11:20 第1話 機械学習を活用したソフトロボットによる薄型物体操作

金沢大学 渡辺 哲陽

 近年注目を集めているソフトロボットハンドは,物体形状や環境への適応性に優れ,物体認識精度が低くても容易に物体ハンドリングを行うことができる.ハンドリングには有効に働くその適応性は,物体操作には悪影響となる.ロボットをどのように操作したら,物体がどのように動くかを予測・記述することが大変難しい.そこで我々の研究グループでは,その遷移関係を,データに基づいて機械学習を活用して学習・取得し,それを物体操作に適用する方法論を開発した.本講演では,薄型物体の操作を実例として,その方法論について紹介する.


11:20-11:30 <休憩>


11:30-12:10 第2話 AIベースロボットマニピュレーションの実現に向けて

東北大学 山口 明彦 http://akihikoy.net/

 日常生活における物体操作は対象が非剛体物体を含み,状況の多様性が極めて大きいため,ロボットにとって未だ困難な課題である.農業や食品産業においてロボットの導入が進まない一因にもなっていると考える.このような次世代ロボットマニピュレーションの実現にはAI技術が不可欠だが,近年の深層強化学習による取り組みはほんの一端であり,研究者が工夫を凝らしてロボットAIに成功させた事例を見ているに過ぎない.真に実用的なAIベースロボットマニピュレーションの実現には,これまでに研究されてきたAI,ロボティクス,コンピュータビジョンなどの技術群からエッセンスを抽出し,統一的な枠組みを作る必要があると考える.本講演では,構造化された知識を中心とするロボットAIの構成について私見を述べ,その妥当性を裏付ける研究,より完全なものにするための最近の取り組みについて紹介する.これらはハードウェア(特に触覚センサ)の話題も含む.


12:10-13:10 <休憩(昼食)>


13:10-13:50 第3話 Amazon Robotics Challengeで使われる人工知能技術

三菱電機株式会社/産業技術総合研究所 堂前 幸康

 多品種アイテムのピッキング性能を競うAmazon Robotics Challengeは,人工知能とロボット技術の最新インテグレーション事例を示すショーケースとして機能している.競技が開始した2015年から3年連続で出場を続けた立場から,技術の変遷を解説する.また,実用課題や展望を考察する.


13:50-14:00 <休憩>


14:00-17:10 第4話 【チュートリアル】深層学習・予測学習を規範としたロボット行動学習

早稲田大学/産業技術総合研究所 尾形 哲也

 近年,画像認識,音声認識,言語処理システム等に深層学習を用いたシステムが開発されており,従来手法に対して大幅な性能向上を達成している.これらのシステムのほとんどは,すでに電子化され大規模なデータを利用しているが,近年,実世界における応用研究が急激に盛んになりつつある.特に物体認識や位置認識などの画像処理の使用のみに集中していた,ロボット応用研究が空間モデルの構築や行動生成,言語統合など,多様な分野に広がりつつある.このチュートリアルでは,最初に深層学習の基本的なコンセプトやアルゴリズム,またライブラリなどを紹介する.そのあとでまた,画像認識や音声認識など各分野の応用事例を紹介し,マルチモーダルアプリケーションの応用などについても説明する.その後,深層学習の発展を考える上で重要となる,「認知発達ロボティクス」との関係,特にその中でも予測学習(予測符号化)の概念が重要となることを示し,言語学習モデルやロボットによる多様な物体操作など,認知発達ロボティクスの視点からの深層学習の発展について議論する.(途中10分程度休憩あり)


17:10-17:20 <閉会挨拶>


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.


本セミナー会場参加希望の場合,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.
申込締切:4月19日(木)17:00.

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賛助会員優待券や学生の特別優待券等、無料参加券をご利用の場合は下記よりお申し込みください.
申込締切:4月19日(木)17:00.

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本セミナー遠隔参加希望の場合,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.
申込締切:4月18日(水)17:00.

2018年度より遠隔配信参加の申込は抽選から申込先着順となりました。申込方法・参加費のお支払い方法も会場参加申込みと同様のシステムに変更となりましたのでご注意ください。

遠隔セミナー申込


セミナー参加に関する注意事項

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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。このテキストは、原則、講演に使用されるスライド資料等を縮小コピーしたものですが、諸事情により修正・抜粋がされている場合がございます。ご了承ください。また、テキストの後日販売は行いません。
  4. 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。

主 催:
一般社団法人 日本ロボット学会

協 賛(予定):
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,電気学会,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


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