プログラム


講演日程・プログラム

発表者・座長の手引き

特別講演

「事前知識を導入した深層学習モデルの学習」

日時

3月19日(火)15:30〜16:20

場所

経済学部257講義室

講師

栗田 多喜夫(広島大学 大学院先進理工系科学研究科 情報科学プログラム 教授)

概要

深層学習は訓練データさえ用意できればモデルの構築が可能である.そのため画像認識等の多くの応用では,従来手法よりも高い性能を実現し,現在の人工知能の中心的な手法となっている.しかしながら,学習によって訓練用のデータのみから構築したモデルは,何を根拠に結果を導いているのかが不明であり,いわゆるブラックボックスとなってしまっている.また,入力に微小な変動を加えただけで性能が著しく低下したり,無意味な入力に対しても反応してしまう等の欠点が指摘されている.これらは,タスクを達成するために必要な情報だけでなく,タスクに無関係で不必要な情報をも学習してしまっており,データの背後にあるタスク自体が持つ制約条件が学習済みのモデルに十分に取り込めていないためであると考えられる.本講演では,我々の研究室で行って来た,深層学習のモデルの学習に事前知識を積極的に取り込む方法について紹介する.

講師略歴

栗田 多喜夫

栗田 多喜夫(くりた たきお)君

広島大学大学院先進理工系科学研究科教授.1981年名古屋工業大学工学部電子工学科卒業.工業技術院電子技術総合研究所,独立行政法人産業技術総合研究所脳神経情報研究部門副研究部門長を経て2010年より現職.博士(工学).40年以上も統計的パターン認識とその画像認識への応用の研究に従事.最近はもっぱら深層学習の応用に関する研究を楽しんでいる.




受賞記念講演

以下の受賞記念講演が開催されます.

パイオニア賞受賞記念講演

「確率的動特性をもつ系の制御」

日時

3月20日(水) 9:30〜10:10

場所

経済学部257講義室

講師

細江 陽平(京都大学 大学院工学研究科 電気工学専攻システム基礎論講座)

概要

さまざまな社会課題や技術発展を背景に,自動制御することが望まれる対象は年々多様化している.従来の確定制御理論だけでは対処できない問題の解決に,制御工学的な立場から貢献することを目指し,講演者は内部状態の遷移の仕方が確率的にしか定まらないような,確率的動特性をもつ系に関する新たな制御理論の開発と,その応用に取り組んでいる.確率的動特性をもつ系は,議論を離散時間かつ線形な系に限定すると,係数行列が行列値確率過程で与えられる状態方程式で記述できる.また,行列値確率過程に仮定を置くことで,対象のさまざまな確率的性質を表現可能である(特殊ケースとして確定系も含む).本講演では,確率的動特性をもつ系に関する講演者の理論的成果を,安定性に関するものを中心に紹介する.そして,それら理論的な成果の制御工学的な発展の可能性や,産学連携の取り組みについて触れる.

講師略歴

細江 陽平

細江 陽平(ほそえ ようへい)君

2013年京都大学大学院工学研究科電気工学専攻博士後期課程修了.同年京都大学大学院工学研究科助教,2020年同講師となり現在に至る.2018年6月より10ヶ月間,客員研究員としてLAAS-CNRS, Franceに滞在.京都大学博士(工学).計測自動制御学会,システム制御情報学会,IEEEの会員.2018年計測自動制御学会制御部門部門大会賞,2020年システム制御情報学会学会賞論文賞などを受賞.


招待講演

誘導制御シンポジウム 招待講演
「サブオービタルスペースプレーンの航法誘導制御の研究課題について」

主催・企画 

計測自動制御学会 制御部門 次世代航法誘導制御技術調査研究会

日時

3月20日(水)10:40~11:50

場所

Room 3 (220講義室)

講師 

米本 浩一
(東京理科大学発ベンチャー SPACE WALKER CTO)
(東京理科大学 創域理工学部 機械航空宇宙工学科 教授)

概要

東京理科大学スタートアップSPACE WALKERは,”Space travel is no longer a dream!”を合言葉に,日本の航空宇宙および非航空宇宙系企業とパートナーシップを締結し,また海外の研究機関や事業者等と連携して,2028年に無重量科学実験や小型衛星打ち上げ用の無人サブスペースプレーンFuJin/RaiJinの初飛行,2030年には宇宙旅行を目的とする有人サブオービタルスペースプレーンNagaTomoの初飛行を目指した開発を進めている.本講演では, 亜音速,遷音速,超音速および極超音速の飛行領域において,ノミナルやアボートも含めた様々な飛行環境で運航するための航法誘導制御の研究課題を紹介する.

講師略歴

米本浩一

米本 浩一 (よねもと こういち) 君

1980年,東京大学工学部機械工学専門修士課程修了(1988年工学博士).同年,川崎重工業株式会社航空宇宙カンパニー入社.日本航空機開発協会次期旅客機YXXの研究開発,文部省宇宙科学研究所有翼飛翔体HIMESの研究開発と飛行実験.航空宇宙技術研究所および宇宙開発事業団宇宙往還機HOPE/HOPE-Xの研究開発,文部省宇宙科学研究所再使用ロケット実験機RVTの開発と飛行実験,防衛省次期固定翼哨戒機P-Xおよび次期輸送機C-Xの開発等に従事.2005年,九州工業大学教授.サブオービタルスペースプレーンの開発と事業化のため2017年12月に株式会社SPACE WALKERを創業.2019年,東京理科大学教授,SPACE WALKERの最高技術責任者CTOに就任.宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所宇宙輸送系専門委員会委員等の委員を兼任.

チュートリアル

適応学習制御シンポジウム チュートリアル
「探索的最適解発見手法とパラメータ選択への応用」

主催・企画 

SICE 制御部門 Society5.0に資する適応学習制御調査研究会

日時

3月19日(火)9:30-10:30

場所

Room 4 (102講義室)

講師

林田 智弘 (広島大学)

講演概要

最適化の基本概念とアプローチについて紹介する.まず,最適化問題をいくつかのクラスに分類し,厳密解法,探索的な最適解発見手法などを紹介する.また,ガウス過程回帰などを含めた回帰モデルや,多目的最適化についても触れる.本チュートリアルでは,理論と実践の両面から最適化技術の幅広い応用について紹介する.具体的な適用研究として,PID制御に関するパラメータ最適化や,ニューラルネットワークのハイパーパラメータ最適化を通じた制御対象の異常検出の精度向上に応用する方法などを紹介する.

講師略歴

林田 智弘

林田 智弘 (はやしだ ともひろ) 君

2009年広島大学大学院工学研究科 複雑システム工学専攻 博士課程後期修了.博士(工学).2006年4月 広島大学大学院工学研究科 複雑システム工学専攻 助手.2007年4月 同 助教.2015年5月 同大学大学院工学研究院 電気電子システム数理部門 准教授.2020年4月 同大学大学院先進理工系科学研究科 先進理工系科学専攻 准教授(改組による),現在に至る. IEEE,電気学会,日本オペレーションズ・リサーチ学会,システム制御情報学会,電子情報通信学会などの会員.

制御理論シンポジウム チュートリアル
「低次元モデル化による流体制御」

主催・企画 

SICE 制御部門 制御理論部会

日時

3月20日(木)10:40〜12:40

場所

Room 2 (219講義室)

プログラム

  • 特別講演  野々村拓(名古屋大学)(45 分程度)
    「データ駆動型低次元モデルとセンサ・アクチュエータ最適化による流体制御」
  • 講演1 椿野大輔(名古屋大学)(20 分)
    「低次元不変多様体に注目した容器内液面振動制御」
  • 講演2 阿部圭晃(東北大学)(20 分)
    「航空工学におけるデータ駆動型の空力構造弾性解析に向けた取り組み」
  • 講演3 橋本和宗(大阪大学)(20 分)
    「気象の制御可能性解析に向けた最近の取り組み」
  • 総合討論(15 分程度)

講演概要

  • データ駆動型低次元モデルとセンサ・アクチュエータ位置最適化による流体制御:野々村拓(名古屋大学)
    流体場や気象場はシミュレーションである程度の模擬が可能であるが,非常に大規模な自由度を持つ系となる.このような場を実際に制御することを考えるとその計算時間からフルモデルを用いて制御入力を決定することが難しい.このため,低次元モデルの利用が必須である.また,センサやアクチュエータの位置を適切に置くことが重要となる.本講演では、データ駆動型の低次元モデルとセンサの最適化手法を用いた流体制御や気象制御におけるアクチュエータ位置最適化法を説明する.具体的には,背景にあるアイデアを説明した上,データ駆動型の低次元モデルの構築方法およびセンサ・アクチュエータ位置最適化のアルゴリズムを概説し,低次元モデルとスパースセンサを利用したリアルタイム流体フィードバック制御の成果や気象制御に向けたアクチュエータ位置最適化の研究の成果を説明する.
  • 低次元不変多様体に注目した容器内液面振動制御:椿野大輔(名古屋大学)
    容器内で液体が振動する現象はスロッシングと呼ばれ,その解析・制御や古くから研究の対象となってきた.このシステムでは,容器の運動は常微分方程式でモデル化される集中定数系であり,液体の運動は偏微分方程式でモデル化される分布定数系である.さらに,制御入力となる容器加速度は,容器の運動と液体の運動のどちらにも直接的に作用するものとなる.このように,二つの異なる種類のサブシステムからなり,共に制御入力が直接作用するようなシステムの制御を行う際に,どのような量に注目して制御を行うべきであろうか.本発表では,無限次元状態空間中に生成される低次元不変多様体に注目した制御系設計法について説明する.また,データから不変多様体を学習する最近の取り組みについても簡単に紹介したい.
  • 航空工学におけるデータ駆動型の空力弾性解析に向けた取り組み:阿部圭晃(東北大学)
    流体・構造・破壊力学の相互作用を考える航空機の設計プロセスでは,実機試験の難しさから,空力弾性解析(空弾解析)に代表される連成現象の数値解析を駆使した設計技術が強く求められている.本講演では特に「設計」という観点から,空弾解析に関しデータ駆動型手法を用いた最近の取り組みを紹介する.具体的には,静的空弾解析における分離反復解法の代替手法,Koopman理論とautoencoderによる自励振動円柱の動的低次元モデルの構築,機械学習と遺伝的アルゴリズムを併用した多目的多変数最適化手法などを取り上げたい.
  • 気象の制御可能性解析に向けた最近の取り組み:橋本和宗(大阪大学)
    台風などの極端気象は、豪雨や土砂崩れのような複合的な水災害を引き起こし、その効果的な予測と対策が求められている.しかし、極端気象の発生・発達は、総観規模(数千kmスケール)から対流規模(数kmスケール)に至る多様な現象の相互作用を通じて発達する複雑系のプロセスであり、特に基幹プロセスである対流現象のカオス的性質により予測・制御可能性の理解を拒んできた.本講演では、台風発達の源泉となる、局所的な強い上昇気流を発生させる「積雲対流」に着目した台風の制御可能性と今後の課題について説明する.

講師略歴

野々村 拓

野々村 拓 (ののむら たく) 君

名古屋大学大学院工学研究科教授.東京大学大学院航空宇宙工学専攻博士後期課程修了(2008年).博士(工学).宇宙航空研究開発機構プロジェクト研究員(2009年),宇宙航空研究開発機構宇宙科学研究所助教(2011-2016年),東北大学大学院工学研究科准教授を経て,2023年より現職.実験流体力学,数値流体力学,データ駆動型流体力学を組み合わせた航空宇宙分野の流体力学全般にかかる研究に従事.

椿野 大輔

椿野 大輔 (つばきの だいすけ) 君

名古屋大学大学院工学研究科准教授.東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻博士課程修了(2011年).博士(情報理工学).北海道大学大学院情報科学研究科助教(2011-2015年),名古屋大学大学院工学研究科講師を経て,2022年より現職.大規模システムの階層化制御,偏微分方程式でモデル化されるシステムの制御に従事.

阿部 圭晃

阿部 圭晃 (あべ よしあき) 君

東北大学流体科学研究所助教.東京大学大学院航空宇宙工学専攻博士後期課程修了(2016年).博士(工学).日本学術振興会特別研究員(PD,東京工業大学, 2016年),インペリアルカレッジロンドン博士研究員(2016-2018年)を経て,2018年より現職.数値流体力学・流体構造連成解析を専門とし,航空機設計に関する研究に従事.

橋本 和宗

橋本 和宗 (はしもと かずむね) 君

2012年3月慶應義塾大学理工学部卒業.2014 年1 月スウェーデン王立工科大学電気電子工学科修了.2015 年3 月慶應義塾大学大学院基礎理工学専攻修士課程修了.2018 年3 月同大学大学院後期博士課程修了.2018 年4 月~2018 年9 月スウェーデン王立工科大学電気電子工学科ポスドクフェロー.2018 年10月~2021年3月 大阪大学基礎工学研究科特任研究員及び特任助教.2021年4月~2022年3月大阪大学工学研究科助教.2022年4月より同大学大学院講師となり、現在に至る.モデル予測制御、ネットワーク化制御、機械学習、形式手法とその制御理論への応用に関する研究に従事.


ワークショップ

ワークショップに参加される方は,参加申込時にチェックを入れてください.

「モデル予測制御のさらなる普及に向けたベンチマーク問題」

主催・企画 

SICE制御部門 事業委員会,モデル予測制御の理論と応用調査研究会

日時

3月17日(日) 13:00〜16:00

場所

Room 7 (111講義室)

講師 

赤阪 大介(MathWorks Japan),波多野 崇(マツダ株式会社),向井 正和 (工学院大学)

概要

このワークショップは,モデル予測制御の基本的なツールを紹介し,実際に使用した結果を交えながらコツや設定方法について理解してもらうことを目的とする.モデル予測制御の解法の紹介,ベンチマーク問題の紹介,シミュレーション結果とその評価について説明する.

講師略歴

赤阪 大介 氏
赤阪 大介 君
2009 年千葉大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了.日本フイツシヤ株式会社を経て,2011 年5 月MathWorks Japan 入社,現在アプリケーションエンジニアリング部シニアチームリーダー.制御系設計はじめモデルベースデザインに関する技術/営業支援/マーケティング支援に従事.博士(工学).

波多野 崇 氏
波多野 崇 君
2007年広島大学大学院工学研究科修士課程修了.同年マツダ(株)入社.現在,統合制御システム開発本部シニア・スペシャリスト.エンジンやパワートレインの制御システム設計および制御技術開発,自動車のモデルベース開発技術の研究に従事.

向井 正和 氏
向井 正和 君
2002年金沢大学大学院自然科学研究科博士前期課程修了,2005年同博士後期課程修了,博士(工学).同年九州大学大学院システム情報科学研究院助手,2007年より同助教, 2014年より工学院大学工学部電気システム工学科准教授.2023年同電気電子工学科教授,現在に至る.モデル予測制御および自動車制御の研究に従事.計測自動制御学会,システム制御情報学会,電気学会,自動車技術会,IEEEの会員.


ISCS Plenary Lectures

“Coordination of heterogeneous multi-agent systems via blended dynamics theorem”

日時

3月18日(月)12:40-13:30

場所

経済学部257講義室

講師

Hyungbo Shim (Seoul National University, Korea)

概要

Heterogeneous multi-agent systems can achieve approximate consensus through various methods, such as large coupling gain, the signum function, frequent updates, nonlinear funnel gain, among others. When diverse dynamics are compelled to synchronize under a coupling condition, they exhibit emergent behavior characterized by blended dynamics. This phenomenon is crucial in designing heterogeneous multi-agent systems, where each agent collaborates towards a unified goal. Such multi-agent systems or algorithms benefit from stability exchange among agents, an initialization-free nature allowing seamless integration or disengagement of agents, and resilience to production flaws and disturbances in node dynamics. Additionally, for each agent to undertake distinct tasks while aligning with others for a collective objective, certain internal variables of each agent must reach consensus, and the agreed-upon value should reflect some information about individual agents. We substantiate this by demonstrating that the internal variable acts as the Lyapunov function for decentralized control and as the Lagrange multiplier in the distributed optimization of resource allocation problems. We also discuss adaptation of node dynamics to achieve zero-error consensus.

講師略歴

Hyungbo Shim

Hyungbo Shim

Hyungbo Shim received his B.S., M.S., and Ph.D. degrees from Seoul National University, Korea, and held a post-doctoral position at the University of California, Santa Barbara until 2001. He joined Hanyang University in Seoul in 2002. Since 2003, he has been with Seoul National University, Korea. He has served as an associate editor for Automatica, IEEE Transactions on Automatic Control, International Journal of Robust and Nonlinear Control, and European Journal of Control, as well as an editor for International Journal of Control, Automation, and Systems. He is serving as the general chair for IFAC World Congress 2026. His research interests include stability analysis of nonlinear systems, observer design, disturbance observer, secure control systems, and synchronization in multi-agent systems. He is a senior member of IEEE and a member of Korean Academy of Science and Technology.

“Learning-based decision and control systems for high-level self-driving intelligence”

日時

3月20日(水)13:50-14:40

場所

経済学部257講義室

講師

Keqiang Li (Tsinghua University, China)

概要

Today’s autonomous driving system are facing severe challenges in highly dynamic, random and dense traffic scenarios. Existing hierarchical design method, for example, that with rule-based decision and linear motion controller, is lack of sufficient adaptability and flexibility. As a biologically inspired artificial intelligence, reinforcement learning (RL) is promising to provide the self-evolving ability for automated cars, which has the potential to generalize to unknown driving scenarios. This talk will discuss recent advances in learning-based autonomous driving systems for high-level self-driving intelligence. An interpretable and computationally efficient framework, called integrated decision and control (IDC), is proposed to fulfill more flexible functionality, in which the standard actor-critic architecture can be subtly utilized to train its decision and control neural networks. Some technical breakthroughs in safe reinforcement learning and high-fidelity simulator are also discussed for the purpose of training more accurate neural network controllers.

講師略歴

Keqiang Li

Keqiang Li

Dr. Keqiang Li is currently a professor at School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University. He is the Academician of Chinese Academy of Engineering. He also serves as the director of State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, and chief scientist of National Innovation Center of Intelligent and Connected Vehicles. Dr. Li is an expert in the field of automotive intelligence. His main research areas include dynamic design and intelligent control of driver assistance systems / autonomous driving systems. He has authored about 250 journal/conference papers and over 80 patents in and outside of China. He has worked in Japanese and Germany automotive companies and academic institutions for many years including Tokyo University of Agriculture and Technology, The University of Tokyo, Aachen University of technology, National Traffic Safety & Environment Lab in Japan, Isuzu Automobile Corp, etc. Dr. Li is also the recipient of Changjiang Scholar Program Professor, China National Technological Invention Award, and China National Scientific and Technological Progress Award.