先端計測と機械学習を融合する計測インフォマティクス

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本セミナーでは、計測技術と機械学習・統計的推定を融合することで、より高頻度・高精度・高分解能・高信頼な計測や未知の対象の計測などを実現させる「計測インフォマティクス」について取り上げ、計測インフォマティクスの概要から、最新動向、具体的なアプローチ、研究開発事例までを詳しく解説いたします。

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プログラム

計測・センシング技術の高度化と情報科学の急激な発展を背景として、両者の体系的な融合により、IoT社会のニーズを満たす新たな先端的計測技術を実現する可能性が拓けつつあります。  本講演では、計測を指向した機械学習・統計的推定の研究分野「計測インフォマティクス」の概要、研究論点を述べ、さらにそれを情報科学的処理指向の先端的計測デバイス・装置の開発に生かした成果の詳細を、現状の研究動向と共にお話しします。この講演によって、計測に留まらず「人工知能でできることの概観」、「機械学習の概要と限界」、「計測インフォマティクスの概観と展望」、「先端計測と情報科学の融合の利点」、「先端計測と情報科学の融合を進める上での重要な論点」、「先端計測と情報科学の融合による具体的成果例」を知ることができます。

  1. 人工知能研究と機械学習技術の概観
  2. 計測インフォマティクス研究の背景
    1. 先端計測技術研究の動向
    2. 情報科学研究の動向
    3. 計測インフォマティクスの目標
  3. 計測インフォマティクスを巡る経緯と状況
  4. 計測インフォマティクスの研究論点とアプローチ
    1. 分析のための推定と計測のための推定
    2. 計測系の効率的較正
    3. 対象状態逆推定に最適な計測点選択
  5. 研究開発事例
    1. 分析のための推定
      1. ナノポアによる超高速極微小細菌・ウイルス種別の分析
      2. 細胞蛍光撮影画像の高精度超解像イメージング
    2. 計測のための推定
      1. 細胞蛍光撮影画像からの超高速超解像イメージング
      2. MSSセンサによる超ロバスト嗅覚計測
    3. 計測系の効率的較正
      1. 触媒反応の計測実験系の効率的パラメータ較正
  6. 計測インフォマティクスの展望

受講料

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