FIT2023 第22回情報科学技術フォーラム

「IoTが拓く未来：〜IoT技術による異分野融合〜」

2023/9/7　9：30-12:00
第2イベント会場

9:30-12:00 司会/パネリスト成果発表〜IoTが拓く未来〜
廣森　聡仁（大阪大学サイバーメディアセンター准教授）
	【略歴】 2004年大阪大学大学院基礎工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。日本学術振興会特別研究員(DC2)を経て、2005年より2008年まで、株式会社NTTドコモに所属し、セルラーネットワークにおけるモビリティ制御及びネットワーク品質制御の研究開発に従事。同年より、大阪大学大学院情報科学研究科に所属し、ネットワークシミュレーションの大規模化及び効率化、電子トリアージ、災害時通信ネットワーク、ITSネットワーク、人流及び交通流推定技術の研究開発に従事。
9:30-12:00 司会/パネリスト成果発表〜IoTが拓く未来〜
Ho　Anh　Van（北陸先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科准教授）
	【略歴】 2012年4月立命館大学理工学研究科博士前期課程修了博士(工学) 2012年度　日本学術振興会特別研究員 PD 2013~2014年度　三菱電機株式会社先端総合研究所研究員 2015~2016年度　龍谷大学(旧)理工学部助教 2017年度　北陸先端科学技術大学院大学准教授、現在に至る 2022年度〜現在　 IEEE Senior Member
9:30-10:00 講演(1)/パネリスト Safety of intelligent systems operating in uncertain and interactive environments
仲平　依恵（カーネギーメロン大学電気計算機研究科助教）
【概要】 Autonomous systems utilizing learning-based techniques must safely operate in uncertain and interactive environments. In this talk, we will overview our recent projects focusing on the safety of such systems. One critical aspect of safe decision-making is to account for strategic human behaviors. While safe control frameworks are often designed to behave safely even in worst-case human uncertainties, this can encourage humans to behave more aggressively and result in greater risk for everyone. Here, we will present a framework to formally investigate situations in which conservative safe control methods compromise safety. Our analysis suggests a need to rethink the safe control method in highly interactive situations. Another critical aspect is to deal with latent risks and extreme situations, e.g., driving on a slippery and occluded mountain road. Here, we will introduce a probabilistic safety certificate that can certify a data-driven controller while accounting for latent risks and uncertainty in changing system dynamics. This certificate integrates reachability- and invariance-based approaches via a new notion of forward invariance to exploit the advantages of both approaches. The proposed method has three features. First, it systematically mediates behaviors based on the levels of latent risks and interaction models. Second, it guarantees long-term safety using a computationally efficient (myopic) controller. Third, it allows multiple agents to collaboratively ensure system-wide safety specifications even if each agent does not have sufficient information to evaluate the specifications. Finally, many safe control and learning techniques, including the ones introduced above, require an accurate estimation of long-term risk probabilities and their gradients. However, the evaluation of long-term risks and rare events requires heavy computation. Here, we will show that a physics-informed neural network can be used to estimate long-term risk probabilities with provable guarantees. The neural network can be trained using samples from short-term trajectories and partial states to accurately estimate longer-term risk probabilities of unseen states, and do so with provable accuracy.
	【略歴】 Yorie Nakahira is an Assistant Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at Carnegie Mellon University. She received B.E. in Control and Systems Engineering from Tokyo Institute of Technology and Ph.D. in Control and Dynamical Systems from California Institute of Technology. Her research interests include the fundamental theory of optimization, control, and learning and its application to neuroscience, cell biology, smart grid, cloud computing, finance, and autonomous robots.
10:00-10:30 講演(2)/パネリスト未定
Kai　Kunze（慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科教授）
	【略歴】準備中
10:30-11:00 講演(3)/パネリスト IoTによる整形疾患推定：医工連携におけるLessons Learned
杉浦　裕太（慶應義塾大学理工学部准教授）
【概要】専門の医師でないと見逃してしまう病気の症状を，スマホでゲームをするだけで診断できてしまう．本講演では，整形疾患を推定可能なスクリーニング手法の確立を目指した研究事例を紹介する．関節，神経の変性が主体の整形外科疾患では，本人が自覚する以前から身体にその疾患特有の動作パターンが表出することがある．本発表では，生活者に検査の意識を与えないまま疾患の有無や重症度を判定を目指して開発した疾患スクリーニングシステムを紹介する．さらに医工連携を通じて経験したことや学んだことについて共有をする．
	【略歴】 2013年3月，慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科博士後期課程修了．博士（メディアデザイン学）．2014年4月より，同大学特任助教．2015年4月より，産業技術総合研究所人間情報研究部門デジタルヒューマン研究グループ特別研究員．2016年4月より，慶應義塾大学理工学部情報工学科助教. 2017年10月より，さきがけ研究員を兼任．2018年4月より，同専任講師．2020年4月より，同准教授．実世界センシングやユビキタスコンピューティングに関する研究に従事．特に最近は医工連携を展開．SIGGRAPH ASIA 2019 Emerging Technologies ChairやACM UIST，TEIなどのプログラム委員を経験する．IPSJ/ACM Award for Early Career Contributions to Global Research，UIST Best Talk Award，グッドデザイン賞などを受賞．
11:00-11:30 講演(4)/パネリストヒアラブルデバイスにおけるセキュリティ基盤の確立に向けて
渡邉　拓貴（北海道大学大学院情報科学研究院助教）
【概要】近年の技術発展に伴い，イヤホン型のウェアラブルデバイス（ヒアラブルデバイス）が急速に普及してきた．ヒアラブルデバイスでは，音の拡張現実による情報提示やナビゲーション，人本来の聴力では聞こえない音の聞き取りや，不必要な音を制限できる聴覚機能の拡張/制限，常時生体情報計測とそれに基づく情報提示，ハンズフリー/アイズフリーによるデバイス操作等が可能になり，人々の生活の質の向上が期待できる．一方，ヒアラブルデバイスを常時装着する社会では，ユーザは常にヒアラブルデバイスを介した音を聞くことになる．つまり，ヒアラブルデバイスはユーザの聴覚を代替することになり，ヒアラブルデバイス着用時特有の問題が考えられる．本講演では，ヒアラブルデバイス常時装着社会でのインタラクションにおいて考えられる脅威と対策について紹介する．
	【略歴】 2017年神戸大学大学院工学研究科電気電子工学専攻博士課程後期課程修了．博士（工学）．日本学術振興会特別研究員（DC2）．2017年より北海道大学大学院情報科学研究院助教．2021年10月よりさきがけ研究者として兼務．ウェアラブル，ユビキタス，モバイルコンピューティング，人間行動認識の研究に従事．情報処理学会，ACM各会員．

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