チュートリアルセッション
第一線でご活躍の講師陣が基礎技術から応用事例までをわかりやすく解説いたします。
講師：篠田一馬 氏
（宇都宮大学）
略歴：2007年 新潟大学大学院自然科学研究科修士課程修了。2007年～2009年 ソニー株式会社。2011年 東京工業大学（現 東京科学大学）大学院総合理工学研究科博士課程修了。2011年～2012年 南カリフォルニア大学客員研究員。2012年 埼玉医科大学特任研究員。2012年～2019年 宇都宮大学助教。2019年～現在 宇都宮大学准教授。画像処理、イメージングに関する研究に従事。コニカミノルタ画像科学奨励賞、文部科学省ナノテクノロジープラットフォーム「秀でた利用成果」優秀賞など受賞。
概要：メタサーフェスは、ナノ構造により光の波面を設計できる薄型の光学素子として世界的に研究が加速し、撮像系の小型化や機能統合の有力候補になっています。一方で、材料、光学設計、微細加工、光学評価が密接に絡み、参入障壁が高い分野でもあります。本チュートリアルでは、可視光用メタサーフェスを対象に、基礎と研究動向を整理した上で、設計から製造、評価までの全体像を解説します。
- メタマテリアル、メタサーフェスに興味がある方
- 設計製造のしきいの高さから参入を迷っている方
- 光学、撮像、計算イメージングの経験をメタサーフェスへ展開したい方
講師：カラーヌワット・タリン氏
（Sakana AI）
略歴：早稲田大学大学院博士後期課程修了。博士(文学)。国立情報学研究所にてくずし字認識を研究し、Kaggleコンペを主催。くずし字認識アプリ「みを」で2022年グッドデザイン賞受賞。Google Brain、Google DeepMindを経て、現在Sakana AIスタッフリサーチサイエンティスト。近年は古文対話モデルKaramaru、浮世絵生成モデルEvo-Ukiyoeなど日本文化とAIの研究に従事。
概要：日本には数億点に及ぶ歴史的資料が現存し、これは世界的にも稀有な文化資源である。この豊富な資料を活用することで、日本文化を深く理解したAIの構築が可能となる。本講演では、くずし字認識アプリ「みを」、江戸古文風対話モデルKaramaru、浮世絵生成モデルEvo-Ukiyoeの開発を通じて得た実践的知見を共有し、技術を通じて過去の知を未来へつなぐ取り組みを紹介する。
-
日本文化に関するAI開発に興味のある方
-
日本文化資料のためのデータセット構築に関心のある方
-
日本文化×AIのアプリケーション開発に興味のある方
講師：松原崇 氏
（北海道大学）
略歴：2015年3月に大阪大学 大学院基礎工学研究科 博士後期課程を修了し、博士（工学）を取得。2015年4月に神戸大学 大学院システム情報学研究科 助教に着任。2020年4月に大阪大学 大学院基礎工学研究科 准教授を経て、2024年4月より北海道大学 大学院情報科学研究院 教授。2025年5月に株式会社サイバーエージェントにクロスアポイントメント採用。研究テーマは微分幾何学および力学系理論と深層学習の融合。
概要：十分なデータがあれば、深層学習はどんな関数も近似できますが、当然誤差が残ります。物理現象のような力学系を近似すると、この誤差が時間とともに蓄積し、現実とは全く異なる結果を導くことがあります。そこで表層的な精度ではなく，力学系の持つ本質的な部分――エネルギーの保存や散逸、対称性、安定性などに注目するモデリング手法が提案されています。本チュートリアルでは、物理モデリングを中心に幾何学的深層学習の技術を紹介します。
-
計測データなどからのモデリングに取り組んでいる方
-
力学系理論や解析力学の知識があり、深層学習にも興味がある方