プログラム

詳細が決まり次第公開いたします.

発表者の方へ

一般講演の講演時間は,講演15分,質疑5分の計20分と致します.
ただし,OSでの講演については,オーガナイザの指示に従ってください.

学会ではプレゼンテーションのためのPCは用意しておりません.
VGA(D-sub 15pin)・HDMI接続のプロジェクターのみ利用が可能です.ノートPC,変換アダプタ等は各自ご持参ください.
(セッション開始前に必ず動作確認をしてください.)


特別講演

  • 特別講演1「データ指向型PID制御の設計と産業応用 ~PIDパラメータチューニングの新機軸~」講師:山本 透  (広島大学)
  • 特別講演2「Low Gain Feedback: For Constrained Control, Nonlinear Stabilization and Control of Time Delay Systems」講師: Zongli Lin  ( University of Virginia, USA)
  • 特別講演3「学理と実理を結ぶ実学(さいやんす)をめざして」講師:足立 修一(慶應義塾大学)

詳細はこちらをご覧ください.

招待講演

  • 招待講演 (誘導制御シンポジウム 招待講演)「航空宇宙分野における準最適着陸誘導」講師:上野誠也 (横浜国立大学)

特別講演

以下の特別講演が開催されます.


特別講演1

「データ指向型PID制御の設計と産業応用 ~PIDパラメータチューニングの新機軸~」

日時・場所

3月7日(木)時間と場所は決まり次第お知らせします.

講師

山本 透  (広島大学)

概要

産業システムにおいては,PID制御が広く用いられていますが,その理由として,(1)制御構造が簡単であること,(2)制御パラメータの物理的な意味が明確であること,(3)オペレータのもつノウハウをパラメータ調整に活かせることなどが考えられます.ところが,産業システムには,環境条件や運転条件の変化や経年変化に伴って,システムの特性が時々刻々と変化する場合も少なくなく,所望の制御性能を得るためには,このシステム変動に対応してPIDパラメータを適切に調整する必要があります.一方,近年のコンピュータ技術の進展に伴い,大量のデータが短時間で処理できるようになり,これを受けて,データに基づいて制御系を直接設計する新しい制御系設計法が登場しています.本講演では,PID制御を中心とし,データに基づいたPIDパラメータチューニングについていくつかの方法について,産業応用例を交えながら紹介します.

講師略歴

山本 透

山本 透(やまもと とおる)君

1987年3月徳島大学大学院工学研究科修士課程情報工学専攻修了.大阪大学助手,岡山県立大学助教授,広島大学助教授,教授などを経て,現在,広島大学学術院 電気電子・システム工学ユニット(工学研究科)教授.この間,1990年文部省内地研究員(東京大学),2005年ADAPTEX株式会社起業,現在同取締役(兼務),2006年日本学術振興会特定国派遣研究員(アルバータ大学),2016年広島大学工学研究科 モデルベース開発(MBD)基礎講座(マツダ寄付講座)教授(併任),2018年広島大学 コベルコ建機夢源力共創研究所所長(併任).2003年,2010年本会技術賞,2009年産業応用部門技術賞,2015年,2017年制御部門大会技術賞,2009年文部科学大臣表彰科学技術賞 などを受賞。計測自動制御学会,電気学会,日本機械学会のフェロー,博士(工学).


特別講演2

「Low Gain Feedback: For Constrained Control, Nonlinear Stabilization and Control of Time Delay Systems」

日時・場所

3月8日(金)時間と場所は決まり次第お知らせします.

講師

Zongli Lin  ( University of Virginia, USA)

概要

Low gain feedback refers to a family of stabilizing state feedback gains that are parameterized in a scalar, referred to low gain parameter, and go to zero as the low gain parameter decreases to zero. Low gain feedback was initially proposed to achieve semi-global stabilization of linear systems subject to input saturation, and later found its other applications in the stabilization of nonlinear systems and linear systems with input delays. In this talk, we discuss the concept of low gain feedback, its properties, its design methods and its applications in constrained control, nonlinear stabilization and control of time-delay systems.

講師略歴

Prof. Zongli Lin

Professor Zongli Lin

Zongli Lin is the Ferman W. Perry Professor in the School of Engineering and Applied Science and a Professor of Electrical and Computer Engineering at University of Virginia. He received his B.S. degree in mathematics and computer science from Xiamen University, Xiamen, China, in 1983, his Master of Engineering degree in automatic control from Chinese Academy of Space Technology, Beijing, China, in 1989, and his Ph.D. degree in electrical and computer engineering from Washington State University, Pullman, Washington, in 1994. His current research interests include nonlinear control, robust control, time delay systems, and control applications. He was an Associate Editor of the IEEE Transactions on Automatic Control (2001-2003), IEEE/ASME Transactions on Mechatronics (2006-2009) and IEEE Control Systems Magazine (2005-2012). He was elected a member of the Board of Governors of the IEEE Control Systems Society (2008-2010, 2019-2021) and chaired the IEEE Control Systems Society Technical Committee on Nonlinear Systems and Control (2013-2015). He has served on the operating committees several conferences and was the program chair of the 2018 American Control Conference and a general chair of the 13th and 16th International Symposium on Magnetic Bearings (2012, 2018). He currently serves on the editorial boards of several journals and book series, including Automatica, Systems & Control Letters, Science China Information Sciences, and Springer/Birkhauser book series Control Engineering. He is a Fellow of IEEE, IFAC, AAAS (American Association for the Advancement of Science) and CAA (Chinese Association of Automation).


特別講演3

「学理と実理を結ぶ実学(さいやんす)をめざして」

日時・場所

3月8日(金)時間と場所は決まり次第お知らせします.

講師

足立 修一(慶應義塾大学)

概要

制御工学は,制御理論という「学理」と,制御応用という「実理」から構成されており,そのどちらが欠けても成立しません.応用を見据えた制御理論の研究は非常に重要です.一方,制御理論に基づかない応用研究は工数の浪費であり,高い制御性能を得ることはできないでしょう.福沢諭吉は science を「実学」と翻訳し,「さいやんす」と発音表記しました.学理と実理を結ぶ研究を「実学」と呼ぶのだと私は考えており,これまで,システム同定理論,フィルタリング理論,モデル予測制御などの「学理」と,航空・宇宙,自動車,鉄鋼,精密機器,音響などさまざまな分野の「実理」を結ぶ実学の研究に携わってきました.その中から二つのトピックスについてお話します.一つは二次電池の充電率推定について,もう一つはAI と制御の近くて遠い関係についてです.前者では企業との共同研究を通じて得た,新たな分野へ制御理論を適用する方法論について,後者では,特に「システム同定と機械学習」,「PID制御と強化学習」という二つの切り口からお話ししたいと思います.

講師略歴

足立 修一

足立 修一(あだち しゅういち)君

1986年慶應義塾大学大学院工学研究科博士課程電気工学専攻修了.工学博士. 同年(株) 東芝入社,総合研究所に勤務.1990年宇都宮大学工学部電気電子工学科助教授,2002年同教授.その間,1993~96年航空宇宙技術研究所客員研究官.2003~04年ケンブリッジ大学客員研究員.2006年慶應義塾大学理工学部物理情報工学科教授となり,現在に至る.システム同定,制御理論とそれらの産業応用に関する研究に従事.計測自動制御学会創立30周年記念著述賞1等(1993年),計測自動制御学会著述賞(2007,14年),計測自動制御学会教育貢献賞(2008年),計測自動制御学会論文賞武田賞(2018年),日本機械学会賞(論文)(1998年),電気学会産業応用部門論文賞(2016年),システム制御情報学会産業技術賞(2016年)などを受賞.計測自動制御学会フェロー.IEEE,電気学会,日本機械学会,システム制御情報学会,日本鉄鋼協会,日本音響学会などの会員.


招待講演

以下の招待講演が開催されます.

招待講演 (誘導制御シンポジウム 招待講演)

「航空宇宙分野における準最適着陸誘導」

主催・企画

計測自動制御学会 制御部門 航法誘導制御技術調査研究会

日時・場所

時間と場所は決まり次第お知らせします.

講師

上野誠也 (横浜国立大学)

概要

航空機や宇宙探査機において着陸時の誘導制御は,制御入力・エネルギに制限が与えられた中で着陸地点への正確な誘導が要求される重要な課題である.例えば,消費燃料最小の軌道は最適制御理論を用いて求めることができるが,計算量の負荷や解の収束性が実時間システムに適していないことなどから,理論的に求めた軌道を用いるまでには困難な課題を解決する必要がある.これらを克服するために,計算負荷が軽く,ロバスト性が高い軌道生成アルゴリズムが望まれている.本講演では,民間航空機,宇宙往還機,惑星探査機などに適用した初期値変動に対応する準最適軌道の生成に関する研究例を紹介する.

講師略歴

上野 誠也

上野 誠也(うえの せいや)君

1980年東京大学工学部航空学科卒業,1985年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了,同年㈱東芝入社宇宙開発部門にて人工衛星設計に従事.1988年横浜国立大学工学部の航空宇宙工学分野における誘導制御に関する教育研究を担当する助教授に採用.最適制御理論を応用した航空機の飛行経路および宇宙探査機の軌道最適化を主たる課題とし,力学を基本とした姿勢制御に関する研究に従事.計測自動制御学会では研究会主査,論文編集委員等を歴任,日本航空宇宙学会では部門委員長や理事を経て,2014年に第46期会長に就任.

チュートリアル

詳細が決まり次第公開いたします.

以下のチュートリアルが開催されます.


チュートリアル1(制御理論シンポジウム チュートリアル)

「制御系設計のモジュラリティ:大規模複雑化するシステムのための制御理論へ」

主催・企画

計測自動制御学会 制御部門 制御理論部会

日時・場所

時間と場所は決まり次第お知らせします.

講師

石崎 孝幸 (東京工業大学),井上 正樹 (慶應義塾大学)

概要

近年,システム制御理論が扱う対象はますます大規模化・複雑化している.例えば,内閣府が提唱するSociety 5.0の構想では,我々が生活する未来社会の全体が議論の対象となっている.このような次世代の大規模複雑系に対するシステム制御理論の構築には,機械システムなどを対象として発展してきた従来理論を要素技術として応用することだけでなく,多様な先端技術を機能的に統合(システム化)するための基盤技術として,システム制御理論分野で深められてきた見識をシステムの管理者の視点から適切に利活用することが求められる.特に,ひとりのシステム管理者がすべてのサブシステムを集中的かつ自前でモデリング・解析・制御することは現実的に不可能であるため,複数の独立した管理者がそれぞれのサブシステム(モジュール)を分散的に管理することを前提に,新技術をモジュール単位で継続的に組み入れ・組み換えられるようなシステム構造や制度を設計することが重要となる.このような大規模複雑系のモジュラデザインは,段階的(進化的)なシステムの最適設計を実現するための基礎概念となることが期待される.本チュートリアルでは,大規模複雑系のモジュラデザインに向けた研究事例として,講演者らが提案する「レトロフィット制御に基づく局所制御系設計アプローチ」および「受動性に基づくモデル集合アプローチ」のふたつを紹介し,今後の展望を議論する.

プログラム

(約45分を予定)レトロフィット制御:大規模ネットワーク系のモジュラ設計理論構築に向けて   講師:石崎 孝幸 (東京工業大学)

近年,米国や欧州を中心として,電力システムへの再生可能エネルギーの導入が盛んに進められている.発電機群や消費者群などのまとまりをサブシステムのひとつと捉えれば,電力システム全体は送電線などの物理網や制御・通信などの情報網によって多数のサブシステムが相互接続された大規模ネットワーク系とみなすことができる.この観点では,メガソーラーなどの新たな設備の導入は,電力システムという大規模ネットワーク系に対する「新規サブシステムの追加導入」であり,太陽光発電で従来型の火力発電などを代替することは,「既存サブシステムの新規サブシステムへの取り換え」である.このモジュール化されたサブシステムの増改築において,新規設備の組み込みによる新たな価値の創出(再エネ活用によるCO2排出量削減など)が求められると同時に,既存のシステムで実現されていた望ましい性質は次世代システムにも適切に継承されること(周波数変動に対する系統安定度の保持など)が,大規模システムの継続的な技術革新には不可欠となる.特に,複数の競争的な管理者による個別のサブシステム(モジュール)最適設計が,システム全体の最適設計につながる仕組みを構築することが重要となる.本講演では,このようなサブシステム最適設計のモジュール化に関する新たなアプローチとして,講演者らにより提案されたレトロフィット制御理論を紹介する.また,いくつかの応用事例を通して本アプローチの有効性を示すとともに,今後の展望を議論する.

(約45分を予定)受動性再訪:モデル集合のみでのシステムの記述から解析・設計まで   講師:井上 正樹 (慶應義塾大学)

近年,制御工学分野には,自然エネルギーの大量導入下での電力系統の設計という社会的課題から膨大な数の遺伝子や細胞のネットワークの解析といった科学的課題まで,大規模複雑なネットワーク系の課題を解決できると多くの期待が寄せられている.扱いが難しいフィードバック系への知見や系統的な解析・設計法など,この分野には多くの積み重ねがある.ただ,この中では大規模ネットワーク系を想定したものは充分であるとはいえない.対象の詳細なモデルを構築し厳密に解析または最適に制御するという従来の考え方では限界があるためであろう.大規模システムを大自由度のモデルとして記述する限り,理論の応用展開の範囲は狭いものとなってしまう. 本講演では,大規模ネットワーク系のサブシステム(モジュール)をモデル集合の元として記述することを提案する.モデル集合には受動性やその拡張概念を用いており,サブシステムは少数パラメータで特徴づけられる.このパラメータにより,他のサブシステムとの接続可能性や定量的な外乱抑制性能など重要な性質を表現できる.そして,モデル集合に属するサブシステムからネットワーク系を構成するとき,性能パラメータの遷移のみでネットワーク接続を表現できる.言い換えると,個々のモジュールの仕様だけから系全体の性質を予測できるのである.最後に,理論の展開として,次世代電力系統の設計方策を紹介する.

(約10分を予定)オープンディスカッション

講師略歴

石崎 孝幸(いしざき たかゆき)

石崎 孝幸(いしざき たかゆき)君

2008年東京工業大学工学部制御システム工学科卒業.2009年同大学大学院情報理工学研究科修士課程修了.2012年同大学大学院情報理工学研究科博士課程修了. 2012年11月より同大学大学院情報理工学研究科助教,2016年4月より同大学工学院システム制御系助教となり現在に至る.2011年日本学術振興会特別研究員(DC),2012年同研究員(PD)へ資格変更.2011年10月より2か月間,訪問学生としてグルノーブル第一大学に滞在.2012年6月より5か月間,客員研究員としてスウェーデン王立工科大学に滞在.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.2010年計測自動制御学会論文賞,2012年The 51st IEEE CDC Best Student-Paper Award Finalist,2015年システム制御情報学会論文賞,2018年東京工業大学挑戦的研究賞(学長特別賞)などを受賞.

井上 正樹(いのうえ まさき)

井上 正樹(いのうえ まさき)君

2012年3月大阪大学院工学研究科博士後期課程修了.同年4月より科学技術振興機構 FIRST 合原最先端数理モデルプロジェクト研究員,東京工業大学大学院情報理工学研究科特別研究員.2014年4月より慶應義塾大学理工学部助教,2018年4月より同専任講師となり現在に至る.2010年4月より2年間日本学術振興会特別研究員(DC2).2013年4月にRensselaer Polytechnic Institute,2018年8月にUniversity of Notre Dame にそれぞれ短期研究滞在.博士(工学).動的システムの安定論に関する研究に従事.2013,2015,2018年計測自動制御学会論文賞,2018年同論文賞武田賞,2014年システム制御情報学会論文賞,2017年電気学会産業応用部門論文賞などを受賞.IEEE,計測自動制御学会,システム制御情報学会,電気学会の会員.


チュートリアル2(プラントモデリングシンポジウムチュートリアル)

機械学習を活用した制御システム開発の最新動向(仮)

主催・企画

計測自動制御学会 制御部門 プラントモデリング部会

日時・場所

時間と場所は決まり次第お知らせします.3月8日(金)10:35–16:15:20 講演室B(予定)

講師

石橋 泰(IAV株式会社),安野 啓介,才野 鏡太郎(株式会社エー・アンド・デイ),佐々木 茂(dSPACE Japan(株)),村瀬 道夫(株式会社小野測器)

概要

制御システム開発において,検証・適合のために,実験を通じて得られた計測データの活用が,一般的に行われています.特に,制御設計や適合の領域では,得られたデータを処理し,伝達関数や応答局面などのプラントモデル化することで,論理的・効率的に設計・適合を行うモデルベース開発が提唱されてきました.近年は,計算機パワーの増大に伴い,機械学習や最適化手法の高度化,それらを取り込んだツール群の進展により,本格的な実用化の段階に入っております. このため今回は,「機械学習を活用した制御システム開発の最新動向」をテーマにして,プラントモデルを活用した制御システム開発の方法論と,それを実装した周辺ツール群を概観すると共に,機械学習が今後の制御開発にどのように活用されそうかに触れていただきます.

※ 本チュートリアルの講演資料は,マルチシンポジウム予稿集に入っておりません.資料配布を希望される方は,お手数ですが,会場にて講演者に直接お申し出ください.

プログラム

(約5分を予定) 開催案内と挨拶:PM部会主査・前半司会:楊 子江(茨城大学),後半司会:原田 真悟(マツダ)
(約50分を予定) 排気後処理システムにおける機械学習およびAIの活用 講師:石橋 泰(IAV株式会社)

より一層強化される排ガス規制への対応のために更なる高性能なエンジン制御システムの開発が求められているが,それにより制御ロジックや推定モデルは複雑化され,開発には多数の熟練した技術者や,膨大な実験数が必要なことが課題である.解決策として機械学習や,それに代表される人工知能(AI)への関心が非常に高まっているが,IAVでの取り組みを2例紹介する.1.機械学習を用いた排ガスモデル開発.予測モデルの開発では,技術者が選んだ因子と膨大な実験データを解析し,数式モデルやマップベースのモデルを導出する.この一連の作業には多くの複雑な計算が必要であり,そのプロセスは予測の精度や開発工数を大きく左右する.IAVでは各エンジニアが効率的かつ簡単に取り組めるよう,機械学習を用いた予測モデル生成の汎用ツールを開発した.このツールを中心に排ガス予測モデル開発プロセスについて説明する.2.車載式故障診断装置(OBD)における人工知能(AI)の活用.現状のOBDでは各故障モードに対する診断ロジックがECUに実装されており,それぞれには限られたセンサーや実施条件でしか診断が行われていない.より効率的で正確な故障判定のために開発している,包括的な観測と人工知能によるOBDコンセプトを紹介する.

(約50分を予定)エンジン吸気系1Dプラントモデルの同定手法及びモデルベースA/F制御の検討   講師:安野 啓介,才野 鏡太郎(株式会社エー・アンド・デイ)

モデルベース制御を適用する場合,プラントモデルの過渡応答特性及び精度が,制御性能の重要な要因となる.そこで,エンジンの状態量制御の一つであるA/F制御に着目し,吸気系1Dプラントモデルの同定手法及び制御器の作成プロセスの検討を実施した.検討するにあたり,モデル化誤差要因を明確にするため,シンプルな構造である単気筒エンジンを用いて評価した.本講演では,過渡空気流量計を用いて吸入空気流量を計測し,モデル同定に利用することで吸気系プラントモデルの誤差要因が明確になり精度が向上した事例を紹介する.また,この1Dモデルをリダクションし,予測制御に適用した効果も合わせて紹介する.

(約60分を予定) 休憩(講演会社のポスター展示をご覧ください)
(約60分を予定)内燃機関制御システムのためのモデルベース開発環境   講師:佐々木 茂(dSPACE Japan(株))

自動車の動力はモータへの移行が大きなトレンドとなっているが,コスト・航続距離等の問題で,内燃機関の需要は,まだまだ高い.また,モータを動力とする自動車でも,レンジエクステンダーとして,内燃機関の重要性は増してきている.このため,内燃機関自体の制御も他のシステムとの連携を求められたり,内燃機関に装着される部品およびこれの機能を十全に引き出すための制御が要求されており,制御システム自体の複雑さが増してきている.これらの機能を開発するためには,実機検証だけでは,開発効率が悪いため,モデルベースによるシミュレーション技術の導入により,実機検証の方向性を絞り込み,実機検証の効率化をはかる必要がある.本講演では,モデルベース開発環境から実機検証までをシームレスに繋ぐプロセスを紹介するとともに,これらを支えるプラントモデルの活用法を提案する.他システムとの連携を考える場合,各ドメインから入手したプラントモデルは,ドメイン外のメンバーにはわかりにくく,プラントモデル構築のために手をいれることが難しい.また,他ドメインからもらうモデルは詳細に過ぎる場合があり,メンテナンス性・動作速度に難がある.一方,部品を開発しているメンバーにとっても,エンジンの詳細モデルは同様の理由で扱いにくい.これらの対応方法についても言及する.

(約60分)プラントモデルと制御モデルを活用したECUマップ最適化手法   講師:村瀬 道夫(株式会社小野測器)

排出ガス・燃費低減等の性能向上に向け,自動車のエンジン制御は高機能化・複雑化を加速している.多様な運転条件での性能向上を実現するため,数理的手法によるデータ計測を含めた作業の効率化も不可欠となっている.本講演では,ECUマップ最適化支援システム(ORANGE)を用いた,データ計測・プラントモデルの同定・制御モデルの接続・制御パラメータ(ECUマップ)最適化までの一連の処理について説明する.

講師略歴

石橋 泰(いしばし やすし)

石橋 泰(いしばし やすし)君

IAV株式会社プロジェクトエンジニア.フランス国立石油研究所付属大学院(ENSPM)修士課程(Powertrain Engineering)修了後,欧州Tier1メーカーを経て2017年より現職.日本国内でのエンジニアリングサービスを担当.ディーゼルエンジン開発を専門とする.

安野 啓介(やすの けいすけ)

安野 啓介(やすの けいすけ)君

明治大学大学院卒.株式会社エー・アンド・デイ入社.以来,一貫して自動車メーカ向けのソフトウェア開発に従事.高応答型VRSエンジンベンチの制御開発,自動車メーカ出向を経て,現在は自動車メーカ向けコンサルティングビジネス立ち上げに従事.

才野 鏡太郎(さいの きょうたろう)

才野 鏡太郎(さいの きょうたろう)君

東北大学大学院卒.株式会社エー・アンド・デイ入社.燃焼解析システム,自動適合支援ツール,ノッキング聴感量計測技術の開発を担当.現在は自動車メーカ向けコンサルティングビジネス立ち上げに従事.

佐々木 茂(ささき しげる)

佐々木 茂(ささき しげる)君

1981年 トヨタ自動車工業(株)入社 対米S系エンジン適合,1986年 エンジン用実験電算システムの構築,1991年 制御用ECUソフトウエア開発環境およびこれの運用体制構築,2013年 トヨタ自動車 定年退職/dSPACE Japan 入社

村瀬 道夫(むらせ みちお)

村瀬 道夫(むらせ みちお)君

2002年京都大学大学院理学研究科修士課程(数学・数理解析専攻)修了.計算処理の開発,適用を中心とするソフトウェア開発に携わる.2009年以降は株式会社小野測器にて,ECUマップ最適化ソフトウェア等の開発や,実験計画・モデル同定・最適化等の研究に従事している.

ワークショップ

以下のワークショップが開催されます.

ワークショップへの参加登録は別途必要です.詳しくは参加申し込みページをご覧ください.


ワークショップ

「機械学習・AIと制御の融合」

主催・企画

計測自動制御学会 制御部門 事業委員会

日時・場所

2019年3月6日(水)13:00-17:30 熊本大学黒髪キャンパス南地区 工学部2号館223室

定員

100名

講師

小澤 誠一(神戸大学),小西 克巳(法政大学),森安 竜大(豊田中央研究所)

概要

コンピュータの飛躍的な性能向上とともに,機械学習や人工知能(AI)の技術が注目を集めています。機械学習・AIは,産業界でも有望視されていますが,その適用範囲や有用性、実用性といった点をより明らかにしたいという関心も高いと思います。本ワークショップでは,機械学習・AIと制御の融合をテーマに,第一線の研究者に講演いただきます. (協力:制御技術部会、モデルベースト制御における機械学習とダイナミクスの融合調査研究会)

プログラム

13:00~14:50(110分)AI×セキュリティの現状と期待   講師:小澤 誠一(神戸大学)

深層学習や機械学習,自然言語処理などを使ったAI技術の進展は目覚ましく,画像認識や音声認識の能力では,すでに人間を上回っているとされます.しかし,セキュリティ分野での機械学習の活用には,まだ課題も多く,AIの強みと限界を知り,現実の問題に向き合いながらにうまく使っていくことが重要です.本講演では,3つのAI×セキュリティを取り上げます.一つ目は,AIをサイバー攻撃の検知や分類に活かす試みですが,そもそも攻撃に関するデータをどのように収集してAIのモデルを学習し,予測に役立てるかは自明ではありません.これは多くの実応用でAIを活用するときの共通の悩みになっており,講演の第1部では,まずこの点に着目した解説を試みます.次に,AIを守るためのセキュリティについて考えます.近年,クラウド上でAIを構築して,サービスを提供するMachine Learning as a Service (MLaaS)が注目を浴びています.しかし,このAI自体がサイバー攻撃の対象となり得ることが知られています.第2部では,AIの脆弱性を狙った攻撃方法について紹介し,これがサイバーフィジカルシステムに,どのような脅威を与え得るかを説明します.最後に,セキュリティとAIを組み合わせることで,いくつかの新しいサービスが生み出されようとしていますが,その一つであるプライバシー保護データマイニング(PPDM)を紹介します.PPDMにはいくつかのアプローチがありますが,本講演では,準同型暗号を使って分析者がデータの中身を見なくてもAIを利用して学習や予測ができる方法を紹介します.

15:00~16:00(60分)教師なし学習と制御   講師:小西 克巳(法政大学)

近年の機械学習の発展により,様々な分野で機械学習手法が注目されている.制御分野においてもシステム同定や制御系設計等に多く利用されており,今後も機械学習と制御の関係は深くなることが予想される.データ駆動モデリングや制御という観点から,機械学習のうち教師あり学習が制御系設計およびシステム同定との関係が議論されることが多いが,教師なし学習も様々な手法が提案されている.これらの手法は,近年研究が進められているスパース最適化手法やスパースモデリング手法とも関係が深い.本講演では,スパース最適化手法に基づく教師なし学習の基礎について解説し,制御分野で提案されているハイブリッドシステムの同定,モデル低次元化,信号修復等の応用研究について紹介する.

16:00-16:10(10分)休憩
16:10~17:30(80分)機械学習によるディーゼルエンジン吸排気系の実時間MPC設計   講師:森安 竜大(豊田中央研究所)

ディーゼルエンジン吸排気系には複数の操作量と目標が存在し,かつ多くの制約を同時に満足させる必要がある.本講演では上記システムへの非線形モデル予測制御(MPC)の適用と,それを低演算負荷で実現するための機械学習に基づく実装法を紹介する.MPCにおいて各時刻で解く最適制御問題の解は,同時刻での状態や外乱等に依存するため,事前にそれらの変数と解の関係を機械学習で近似しておけば,同問題をオンラインで求解することは不要となる.本手法を適用して構築した制御器の,目標値への良好な追従および高速な制御演算が可能なことをシミュレーションと実機実験の結果を交えて紹介する.

講師略歴

小澤 誠一(おざわ せいいち)

小澤 誠一(おざわ せいいち)君

神戸大学数理・データサイエンスセンター教授,工学研究科電気電子工学専攻(兼任).1965年生まれ.神戸大学大学院工学研究科修士課程修了後,1993年に博士(工学)取得,大阪教育大学助手,神戸大学大学院工学研究科准教授を経て,2011年より同大学院教授.アリゾナ州立大学とオークランド工科大学客員研究員を歴任,現在,機械学習,パターン認識とその応用研究に従事し,International Neural Network Society 副会長(広報),Asia Pacific Neural Network Society副会長(財務),日本神経回路学会 特任理事,システム制御情報学会 編集理事,IEEE Transaction on CyberneticsなどのAssociate Editor,国際会議INNS Conference on Big Data and Deep LearningのGeneral Chairなど,国内外の学会運営に幅広く従事.

小西 克巳(こにし かつみ)

小西 克巳(こにし かつみ)君

2001年3月東京大学大学院 工学系研究科 計数工学専攻 博士課程修了.博士(工学).同年4月東京理科大学 工学部 経営工学科 助手,2002年9月広島大学 情報メディア教育研究センター 講師,2004年4月工学院大学 講師,2009年 同 准教授,2018年4月より法政大学情報科学部 教授となり,現在に至る.2006年独立行政法人情報処理推進機構(IPA)未踏ソフトウェア推進事業において「天才プログラマー/スーパークリエイター」認定.IEEE,計測自動制御学会,電気電子情報通信学会,日本シミュレーション学会,システム制御情報学会,日本鉄鋼協会などの会員.

森安 竜大(もりやす りゅうた)

森安 竜大(もりやす りゅうた)君

2013年大阪大学大学院工学研究科博士前期課程修了.同年(株)豊田中央研究所入社.パワートレーン制御への機械学習手法の応用に関する研究に従事. 計測自動制御学会,自動車技術会,日本機械学会会員.