機械学習と数理モデルの融合と理論の深化Ⅱ

整理番号	2024a005
種別	一般研究-研究集会（Ⅱ）
研究計画題目	機械学習と数理モデルの融合と理論の深化Ⅱ
研究代表者	佐々木 多希子（武蔵野大学工学部数理工学科・東北大学大学院理学研究科数学専攻・講師）
研究実施期間	2024年10月12日(土) ～ 2024年10月14日(月)
研究分野のキーワード	LiDAR，自動運転支援，交通流シミュレーション , Automated negotiation: Academic and Business motivation and Recent Advances. The general area is real world applications of AI，因果発見AI、説明可能AI
目的と期待される成果	（目的）本研究集会は，研究集会Ⅱ「機械学習と数理モデルの融合」(2023年9月)の継続と位置付けられる研究集会である．この研究集会に引き続き，機械学習と数理モデルの融合に焦点を当て，理論と実装の両面から議論をし，新しい課題の認識と分野を横断した研究協力体制の構築を目的とする． 2023年6月中旬から8月初旬まで東北大学材料科学高等研究所でg-RIPS-Sendaiプログラムが開催され，組織委員3名が所属する武蔵野大学の大学院生，学部生5名が参加した．そこでは，アメリカと国内の参加者がグループとなり，集中的に課題に取り組み，解決に至る道筋を学んだ． 本研究集会では，g-RIPSで武蔵野大学の学生が参加したグループに研究課題を提供して頂いた企業の研究者の方々と，g-RIPSに参加した大学院生を含む数理工学系の学生，数理工学系の分野を専門とする研究者が一堂に会して互いに補完しうる点等を議論し，社会課題解決のための新たな数理モデル構築の可能性を探る． （期待される成果） 招待講演を依頼する三つの企業の講演者と，トポロジー，数値解析など数理工学の多岐の分野にわたる研究者や大学院生を集めて議論することで，様々な分野への機械学習技術の応用と実装可能性の発見や新しい機械学習手法を創出，企業との共同研究の端緒となることが期待できる．さらに，g-RIPSに参加した本学の学生を中心に研究発表を行い，企業や大学の研究者と大学院生が積極的に議論をする場を設ける．学生の研究に対する自律性の向上や研究者や学生間の研究ネットワークの構築が期待でき，より充実した研究活動ができることが期待される．
組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用)	佐々木 多希子（武蔵野大学・東北大学・講師） 坪井 俊（東北大学知の創出センター　・副センター長） 時弘 哲治（武蔵野大学・教授） 佐伯 修（九州大学・教授） 落合 啓之（九州大学・教授）