更新情報　

  • 2024年12月24日   プログラムを公開しました
  • 2024年12月08日   申込期限を延長しました．
  • 2024年12月02日   ホームページを開設しました．

 

第25回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会 

主催：計測自動制御学会システム・情報部門
企画：コンピューテーショナル・インテリジェンス部会，知能工学部会
協賛：システム制御情報学会，日本知能情報ファジィ学会，進化計算学会、
　　　電気学会，情報処理学会，日本神経回路学会，日本機械学会，
　　　人工知能学会，ヒューマンインタフェース学会，電子情報通信学会，
　　　IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter (CISJ),
　　　IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society Japan Chapter（依頼中を含む）

　計測自動制御学会（SICE）システム・情報部門では，2011年からコンピュー
テーショナル・インテリジェンス（Computational Intelligence: CI）をテー
マとした「CI研究会」を開催してきました．第25回のCI研究会においては，大
阪市内にて対面での開催を予定しております．
　CI全般をテーマに広く発表を募集いたします．また，CI分野のトピックスに
フォーカスした3〜5件の発表から構成されるテーマセッションの提案も募集し
ています．数理モデルとCIの融合，CIを用いたデータの学習モデルや現象を説
明するシミュレーションモデル，ヘルスケアや教育なども含む様々な産業分野
における実用，CI分野の要素技術のサーベイや展望および，CI分野の将来像へ
通じる萌芽的なテーマに関する発表も歓迎いたします．2日間のシングルセッ
ション形式の開催を予定しております．
　今回から口頭発表セッションに萌芽セッションを設け，さらにポスター発表
形式のセッションを設ける予定です．萌芽的な研究成果の発表を行いやすくす
る予定でので，奮ってお申込みください．
　なお，萌芽セッションあるいはポスターセッションでの発表をご希望された
場合，申し込み状況によっては，萌芽セッションからポスターセッションへ，
あるいは逆にポスターセッションから萌芽セッションへ移動していただくこと
になる場合がありますので、あらかじめご了承ください．


期　　日：2024年12月25日（水），26日（木）
会　　場：クレオ大阪中央（大阪市天王寺区上汐5-6-25）
申込方法：学会ホームページのCGI申し込みからお願いいたします．
          https://www.sice.or.jp/bukai_web_appli/sindex.html
申込締切：2024年12月6日（金）→2024年12月13日（金）（延長しました）
学術奨励賞: 学術奨励賞に申し込まれる方は次のURLより申請をお願いします。
          https://www.sice.or.jp/org/award/collection_list.html
採択通知：2024年12月9日（月）→2024年12月14日（土）（延長しました）
講演時間：一般セッション　1件30分を予定（質疑応答を含む）
　　　　　萌芽セッション　1件15分を予定（質疑応答を含む）
原　　稿：一般A4判1〜8頁（PDF形式）
          原稿執筆要領は以下をご参照ください．
          http://www.sice.or.jp/ci/ci_manus.html
          著作権は計測自動制御学会に帰属します。
原稿締切：2024年12月20日（水）
          PDF原稿の提出方法は採択通知でお知らせします．
参 加 費：SICE会員:3000円，SICE非会員:3300円（税込み，資料代が含まれま
　　　　　す）支払いに関しては下記をご参照ください．
          https://www.sice.jp/event2/event_application.html
参加申込締切：2024年12月20日（金）

講演プログラム: 

12月25日 (水)
12:45〜　受付開始
13:15　　開会の挨拶

13:20〜14:20　招待講演　座長: 森 禎弘(福知山公立大学)
　講演題目：深層ニューラルネットワークの弱教師あり学習と人物動作解析
　三木 大輔氏(千葉工業大学)
　概要：
　非接触型入力デバイスは画面に触れることなく操作できることから衛生的であり，
医療現場や商業施設などでの活用が期待されている．近年では，非接触での入力を
実現するために，映像解析を用いたさまざまなジェスチャ認識手法が提案されてお
り，特に深層ニューラルネットワークを用いた方法が多数報告されている．このよ
うな深層ニューラルネットワークの学習に一般的に用いられる教師あり学習は，映
像データに含まれるジェスチャを決定づける上で重要な特徴を含む一連のフレーム
にアノテーションを付与した状態で行われる必要があり，そのアノテーションの付
与には煩雑な作業が必要とされた．そこで，本研究では人物動作解析を目的とした
深層ニューラルネットワークの弱教師あり学習手法を提案した．本公演では，提案
手法による映像からの人物動作解析について紹介した後，提案手法がミリ波レーダ
信号を用いた手指ジェスチャ認識にも適用可能であることを報告する．併せてイベ
ントカメラとスパイキングニューラルネットワーク（SNN）を用いた人物動作解析
に関する研究事例について紹介する．また，SNNと関連して，当研究室で取り組ん
だSNNの深層強化学習アルゴリズムに関する研究およびそのソフトロボットへの適
用事例について紹介する．

14:40〜16:30 (4件) セッション1 座長: 森禎弘(福知山公立大学)
14:40〜15:10　中央制御局による自動運転車に対する渋滞緩和策の検討
　　　　　　　　上西翔(京都工芸繊維大学)，森禎弘(福知山公立大学)
15:10〜15:40　統合失調症および精神病発症危険状態における機能的ネットワークのハブ構造
　　　　　　　　上野歩（千葉工業大学），樋口悠子（富山大学），田村俊介（宮崎大学），
　　　　　　　　中島振一郎（慶應大学），平野羊嗣（宮崎大学），信川創（千葉工業大学）
15:40〜16:00	需要予測に基づく救急車配置に関する一考察
　　　　　　　　小川晃史，堀井一壽，水田桔平，田中彰一郎，畠中利治（福知山公立大学）
16:00〜16:30　生成AIを活用した学位授与事業における小論文試験問題作成に係る業務の効率化についての一考察
　　　　　　　　宮崎和光，井田正明（独立行政法人大学改革支援・学位授与機構）

16:35　　閉会の挨拶
問合せ先：福知山公立大学情報学部
          森禎弘 E-mail: ci-mtg[at]sice.or.jp
学会事務局：部門担当
          電話 (03)-3292-0314, Email: bumon[at]sice.or.jp