東京工科大学 NVIDIA AI Technology Center 共同ラボ 設立記念シンポジウム

現実世界を計算する

AI・デジタルツイン・ロボティクスがひらく発見

観測・実験・シミュレーションをつなぎ直す AI とアクセラレーテッド コンピューティング。医療、ロボティクス、デジタルツイン、大規模科学計算の研究者が集まり、物理世界の表現・予測・制御を支える新しい研究基盤を議論します。

本シンポジウムはどなたでもご参加いただけます。ただし席数に限りがあるため事前登録が必要です。定員に達し次第、受付を締め切る場合がございますのでご了承ください。

本シンポジウムの公用語は英語です。すべての発表・質疑応答は英語で行われます。

2日間
研究交流
4分野
医療 / ロボティクス / デジタルツイン / HPC
10講演
プログラム

開催趣旨

物理的な現実を計算によって表現し、予測し、働きかけるための研究シンポジウム。

科学は長らく、観測・実験・シミュレーションを通じて物理世界のふるまいを見て、予測してきました。いま AI と高速計算が融合し、その道具立てそのものが書き換えられようとしています。

本シンポジウムは、東京工科大学 NVIDIA AI Technology Center 共同ラボの設立を記念し、分野横断の学術的対話を生む場として開催します。成果展示にとどまらず、未解決の課題と共同研究の可能性を具体的に探ります。

研究分野

Medicine

Digital Twins

Robotics

Scientific Computing

プログラム

現時点でのプログラムです。追加の登壇者・時間は確定次第更新します。 なお、本シンポジウムの公用語は英語です。すべての発表・質疑応答は英語で行われます。

DAY 1

Presentations

13:30–13:45

オープニング

13:45–14:25

Takafumi Nakanishi
Takafumi Nakanishi東京工科大学

GPUによる説明可能AIの高速化:AIMEとJacobianAIMEを用いた高速XAI計算

AIMEとJacobianAIMEを例に、GPUの並列計算でヤコビアン計算や感度分析を高速化し、XAIの実用性を高める方法を紹介します。予測に影響する特徴や入力要素を定量評価する可能性も議論します。

14:25–15:05

Akira Uehara
Akira Uehara筑波大学

Physical AIによるHCPSサイバニクスと医療・ヘルスケアの革新 ― 生体・医療システムとAI・ロボティクス・情報システムの融合 ―

ウェアラブルサイボーグHAL、人協調ロボット、サイバニック・インタフェースを取り上げ、Physical AIを含むHCPSサイバニクスが医療・ヘルスケアにもたらす可能性を考えます。

15:05–15:15

休憩(10分)

15:15–15:55

Toshihiro Hanawa
Toshihiro Hanawa東京大学

「シミュレーション・データ・学習・推論」を統合する基盤システムとその先(仮)

東京大学情報基盤センターが進める、シミュレーション・データ・学習・推論を統合する基盤システムを紹介します。HPC・AI・量子計算の統合、GPU移行、AI for Science支援の展望を議論します。

15:55–16:35

Ivan Au-Yeung
Ivan Au-YeungNVIDIA

NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティングによる科学的発見の加速

RAPIDS、CuPy、NVIDIA cuPyNumeric、NVIDIA PhysicsNeMoを通じて、データ準備、大規模計算、科学機械学習をGPUでつなぐNVIDIAのアクセラレーテッド コンピューティングを紹介します。

16:35–17:15

Kazuki Yoshizoe
Kazuki Yoshizoe九州大学

スーパーコンピュータ「玄界」とその先:九州大学のAI for Scienceへの取り組み

スーパーコンピュータ「玄界」への推論向けGPU拡張を紹介します。常時稼働するAIサービスとバッチHPCを両立し、研究者がローカルモデルとクラウドモデルを使い分ける基盤を考えます。

DAY 2

Presentations
Keynote

09:30–10:20

Simon See
Simon SeeNVIDIA

次の単語から次の世界へ ― これはAGIへの道なのか?

生成AIからAGIへの道筋を、数学的およびアーキテクチャ上の基盤、現在の限界、社会的影響から考察します。表現、学習、アライメント、ガバナンスに必要なマイルストーンを問い直します。

10:20–10:25

休憩(5分)

10:25–11:05

Karla Saldana Ochoa
Karla Saldana OchoaUniversity of Florida
Online

レジリエントな環境を創出する人間中心のデジタルツイン

AIを活用したデジタルツインによる、建物・インフラ・都市のレジリエントな意思決定を扱います。AEC分野における環境データ、シミュレーション、予測、人間中心の実務への統合を議論します。

11:05–11:45

Koki Nagano
Koki NaganoNVIDIA
Online

フィジカル AIに関する講演(仮)

フィジカル AIに関する講演を予定しています。題目および概要は確定後に更新します。

11:45–11:55

休憩(10分)

11:55–12:35

Masatoshi Hamanaka
Masatoshi Hamanaka理化学研究所

AIで音楽を理解・変換・演奏する:GTTMからRoboSax、AI支援による校歌制作まで

GTTMによる音楽構造の理解から、Melody Slot Machine、RoboSax、AI支援による校歌制作まで、音楽理解・変換・演奏をつなぐ研究を紹介します。

12:35–13:15

Michael Ng
Michael NgHong Kong Baptist University

計算数学および工学応用におけるニューラルネットワーク

計算数学(多次元データ復元、テンソル表現、最適化、グラフ学習等)および工学的応用(脳画像処理、リモートセンシング等)における課題解決に向けた強力なニューラルネットワークの活用と最新の研究プロジェクトを紹介します。

会場 / アクセス

東京工科大学 八王子キャンパス

開催教室

片柳研究所棟 2階 KE202教室

所在地

〒192-0982 東京都八王子市片倉町1404-1

交通アクセス

  • JR横浜線「八王子みなみ野駅」より徒歩約12分、
    または無料スクールバスで約5分。
  • JR中央線「八王子駅」南口より無料スクールバスで約10分。
スクールバス運行時刻表

東京工科大学について

東京工科大学は、1986年の開学以来、「豊かな教養と高度の学術を教授、研究し、もって社会の繁栄に貢献できる豊かな人間性と創造的知性を備えた実践的指導的技術者の育成」を建学の理念として掲げています。高度な「実学主義」に基づき、実社会に役立つ専門の学理と技術の教育、先端的研究を介した教育とその研究成果の社会還元、そしてこれらを実現するための理想的な環境整備を追求しています。現在、工学部、コンピュータサイエンス学部、メディア学部、応用生物学部、デザイン学部、医療保健学部の6学部を擁し、社会の変化に柔軟に適応し、次世代を切り拓く技術者・研究者を育成しています。

東京工科大学 八王子キャンパスマップ (KE202教室・バス停案内)
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