日本信頼性学会フォーラムを開催します．是非、たくさんの方にご参加いただけますようご案内申し上げます．

　　　　　　　　　　日本信頼性学会2019年度第1回フォーラム
　　　　　　　人工知能（AI）技術の信頼性・安全性への活用と課題

　人工知能（AI）技術が様々な分野で利用され始めています．故障や異常の検知など信頼性を高めるための分野への応用はもちろんのこと，自動運転や医療分野など安全性に関わるシステムへの適用も進められています．本フォーラムでは，まず人工知能（AI）とは何かについて，その歴史的変遷から機械学習の概念などを解説いたします．そして，信頼性・安全性分野への人工知能（AI）の適用事例の講演およびAI応用システムの安全性についての講演を通して，人工知能（AI）の信頼性・安全性分野への活用と課題について皆様で議論したいと思います．多数の皆様のご参加をお待ちいたします．

（日　時）　2019年10月29日（火）13:00～17:30

（会　場）　日本科学技術連盟 東高円寺ビル 地下1階講堂
　　　　　　（東京メトロ丸ノ内線東高円寺駅から青梅街道を新宿方向へ徒歩約5分，
　　　　　　「和田三丁目」交差点手前）　　　　　
　　　　　　　http://www.juse.or.jp/upload/files/map_koenji_data0227.pdf

（参加費）　正会員・賛助会員・FMES関連学会会員　3,000円，
　　　　　　非会員5,000円，学生1,500円　（参加費は，当日ご持参ください）

（申込方法）下記，お申し込みフォームよりお申込みください．


（プログラム）
13:00〜13:05 　開会挨拶

13:05〜13:55　「人工知能（AI）とは何か（総論）」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　高橋　聖 氏（日本大学）

13:55〜14:45 「深層学習を用いた信号画像解析と予測・異常検知への応用」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　御堂　義博 氏（大阪大学大学院）

14:45〜15:00 　休憩

15:00〜15:50 「JR東日本信号部門におけるAIの活用状況」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　杉浦　弘人 氏（東日本旅客鉄道株式会社）

15:50〜16:40 「機械学習を信頼性・安全性が要求されるシステムに搭載するための
　　　　　　　　　　アプローチと課題」
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　石濱　直樹 氏（宇宙航空研究開発機構）

16:40～16:50　 休憩

16:50～17:30　 全体討論


（お問合せ）日本信頼性学会事務局
　　　　　　〒166-0003 東京都杉並区高円寺南1-2-1　一般財団法人日本科学技術連盟内
　　　　　　電話03-5378-9853　FAX03-5378-9842　E-mail：reaj@juse.or.jp


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　　　　　　　　　　　　日本信頼性学会フォーラム プログラム

題名：人工知能（AI）とは何か（総論）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　高橋　聖 氏（日本大学）
概要：近年，ディープラーニング（深層学習）を中心とした人工知能（AI）技術がブームになっています．ビッグデータやIoTとの連携も含め，これらの新技術はいろいろなところに応用され始めています．その一方で，人工知能技術はこれまでの技術とは異なり，その内部はブラックボックス化されているものもあり，どのような仕組みで答えを出しているかをうかがい知れない問題も生じています．本講演では，人工知能技術の総論として，人工知能の定義や歴史を始め，機械学習やディープラーニングなど，人工知能技術について紹介します．


題名：深層学習を用いた信号画像解析と予測・異常検知への応用
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　御堂　義博 氏（大阪大学大学院）
概要： 信頼性・安全性分野では予知保全（異常検知，原因分析，寿命予測）の実現に向けて深層学習への期待が高まっている．しかし，問題設定（異常とは何か等）から，コスト効率の高いセンシング・データ収集法，精度の高い予測モデルの構築法など，実運用に向けた課題は多岐に及ぶ．本講演では深層学習の応用事例をいくつか紹介する：１）注意層を含むネットワークによる時系列データ予測（AIがどの特徴量に注目して予測したかを可視化する），２）低コスト／高スループット計測に向けた低画質から高画質への画像変換，３）異常データが乏しい場合の正常データからの乖離に基づく異常検知．AI活用に向けた一助になれば幸いである．


題名：　JR東日本信号部門におけるAIの活用状況
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　杉浦　弘人 氏（東日本旅客鉄道株式会社）
概要：JR東日本の信号部門では，メンテナンスへの活用を目指している．現在，レールを転換する転てつ機と，レールと導線を接続するボンド類の状態のモニタリングに，機械学習の活用を始めている．
転てつ機では，1転換時の電圧・電流・トルクなどの各種波形データを学習し，異常の予兆検知を行う検討を進めている．また，ボンドについては，走行列車で撮影された画像データから，ボンドを自動抽出し，ボンド脱落などの検知を行う事を進めている．
今回，JR東日本におけるこれらの取り組みの現状と，今後の展望について報告する．


題名：　機械学習を信頼性・安全性が要求されるシステムに搭載するためのアプローチと課題
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　石濱　直樹 氏（宇宙航空研究開発機構）
概要：従来のシステムでは，人間が実現したいことの特徴を抽出，ルール化し， それをシステムに組み込むことで動作している．そのため，システム動作を，人間が予測可能である． 一方で，人工知能システムは，従来のシステムと異なり，データから人工知能が特徴を抽出し，ルールを抽出し，それをシステムに組み込んで動作するため，システム動作を人間が予測することは難しい．そのため，人工知能システムの信頼性・安全性を確保することが難しい．
　本発表では，これらの問題点を，具体例を示しながら説明し，その対策と課題について説明する．


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