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スケーラブルな量子コンピュータを作るには何が必要でしょうか。情報を処理するゲート、情報を蓄えておくメモリーなど情報処理に不可欠な処理、動作が量子的にできることが必要と想像できます。しかも、大規模な量子コンピュータともなれば、それぞれの要素技術が高精度で高信頼性をもって動作することが必要なのではないかと考えるのが自然です。実際、量子コンピュータは量子情報技術の中でも最も難しい技術と考えられてきました。ところが、最近の私達の研究から、あまり精度の良くない素子でも量子コンピュータとして十分機能するなど、量子コンピュータの意外な側面が見えてきています。本発表では、ダイヤモンドを用いた量子情報素子の構成と、量子コンピュータの作り方を紹介します。

ムーアの法則の終焉が近づき、非ノイマン型コンピュータを用いた新たな計算原理が再び注目されています。当研究グループでは、レーザーや光パラメトリック発振器といった非線形な光の振動子のネットワークを用いた、組合せ最適化問題のソルバーを独自に提案し、その実証実験と性能評価を進めています。物理系の素過程の速さを利用した高速ソルバーを、NTT・スタンフォード大・東大・阪大らと共同で研究し、2016年内にはN=2000サイズのプロトタイプ発表を目標にしています。

実行時に起こる環境の変化にソフトウェアはどのようにして耐えるのでしょうか？自己適応ソフトウェアは、（1）利用環境の変化を検知し、（2）どのような変更が必要かを決定し、（3）自分自身を変更する機能を予めソフトウェア自身に組み込むことによって、実行時の変化に可能な限り耐えるよう自動で動作します。本発表では、このような自己適応ソフトウェアのつくり方（分析・設計）に関する研究を紹介します。

Bidirectional programming is a novel technique to synchronise documents. This poster showcases a few of the applications of bidirectional p rogramming in software engineering, highlighting the wide applicability of the technique to solve"real life" problems.

Data synchronisation is an important problem in the current era of mobile devices, and bidirectional programming is one successful formalism that addresses the data synchronisation problem effectively and　reliably. In recent years, we have developed several bidirectional languages, covering both theory and practice:　We not only investigate the theoretical possibility and reliability of bidirectional programming, but also develop　tools for supporting practical applications like compiler front- end construction and XML document synchronisation.

皆さんは自分のやる気をコントロールできていますか？テレビやコンビニ、インターネット。欲しいものがすぐ手に入ります。身近なものが私たちを誘惑して、集中力が切れたり、諦めたりしがちです。私たちは人のやる気を引き出すためのソフトウェアを開発しています。やる気は勉強や健康づくりを始め、ほぼ全ての活動に必要な気持ちです。私たちと一緒に、どうすれば自分のやる気を引き出せるか考えましょう。

ソフトウェアシステムの信頼性を保証するためには、求められる要件を明確化し、それらが満たされることを確認する必要があります。特に近年複雑化するソフトウェアでは信頼性が重要である一方、検証が難しくもあります。我々は、全体の正しさを保ったまま適切な「ぼかし」方をして要件を解きほぐすことに取り組んでいます。本発表では、ぼかし方とその順序を計画し、ぼかし方に従い要件の記述を実際に解きほぐす手法を説明します。

我々は、街における様々な課題をクラウド技術・モノのネットワーク（IoT）技術により解決するため、日欧9機関および4都市によるClouTプロジェクトに取り組んできました。ClouTにおいては、街に含まれるあらゆるモノ・コトをつなぎ、様々な情報を集め、適切な制御や情報発信により街の課題を解決するための基盤に取り組むとともに、4つの都市において実証実験を行いました。

私達の身の回りのあらゆるモノ・コトにソフトウェアの力が埋め込まれ活用されています。賢く頼れるソフトウェアをつくるための技術として、我々は機能や品質に関する「約束」をモデル化し、その分析や組み立てを行う研究に取り組んでいます。

生物の適応性や機能分化に相当する能力を持つ、新しい分散システムを研究しています。これはインターネットやクラウド上で、アプリケーション要求の変化やコンピュータやネットワークの故障などの変化に応じて、自らをアーキテクチャや機能を変えていく分散システムとなります。

最近の車載制御系システムでは、例えば自動運転等、セーフティクリティカルな処理を行うECU（Electronic Control Unit）が多数使用されており、その故障が与える影響はますます大きくなってきています。そこで、いくつかのECUが故障しても、セーフティクリティカルアプリケーションを実行し続けることができるような、高信頼な車載制御用プラットフォームを開発しています。

コンピュータは水中で動くか？光の無線でコンピュータを相互に接続できるか？我々はデモを通してこの答を考えます。そして、我々のこれらに関する要素技術がデータセンターやスパコンなどの大規模計算システムに利用できることを示します。

利用者にとって便利なクラウドの内側は、複数のハードウェア、ソフトウェアやネットワークからなる複雑なシステムです。そのようなシステムの運用では、多様なシステムの依存関係や、構成の変化拡充に対応できる運用が必要になります。本研究所のクラウド担当では、システム理解、データ収集、監視、分析などを支援する基盤を整備し高品質で効率的なクラウド運用を目指しています。

複数のクラウドサービス上にコンテナ技術とOverlay Network技術を組合せて、仮想的なクラウドサービスを実現する「クラウド群連成基盤」を利用することで新しいインタークラウドを実現しました。

NIIでは研究者向けクラウドサービスを提供するに際し、Literate Computing for Reproducible Infrastructure という考え方を提案している。日々の運用作業の証跡を記録する、そこから手順を整理して再利用する、マニュアルや教材を整備するなど複数局面での計算機利用を、同じような様式で見える化・蓄積することを目的としてJupyter Notebookを活用している実践を示す。

先端科学技術分野では，国際協力により大規模な実験観測装置を構築し、得られた大量データを参加各国で分析します。このため超高速データ転送技術が必要です。本展示では、100Gbps級の国際間転送を可能にする新しいファイル転送プロトコルMMCFTPを紹介します。

NII内に設立されたGRACEセンターは、21世紀の「ソフトウェア基盤」を実現するための、ソフトウェア工学に関する世界トップレベルの研究センターです。GRACEセンターでは国内外の研究機関との連携のもと、研究・実践・教育を三位一体で運営し、次代の中核となる世界レベルの研究者および技術者を育成することを目指しています。

トップエスイーは、「サイエンスによる知的ものづくり教育」をコンセプトに、 高度な開発技術を身につけたソフトウェア技術者の育成を行う実践的教育プログラムです。大学・企業の専門家による講義を受講して知識を身につけると共に、学んだ技術を実際の問題に適用する「修了制作」を行います。315名の修了生が、さまざまな分野で活躍しています。

道路交通は社会の発展に重要な役割を果たしている。一方、多くの道路網の維持管理も問題となる。交通量は道路の疲労損傷と寿命に関する重要な要素の一つである。道路の交通量を高精度かつ簡便に調査することを実現するため、本研究では、ウェーブレット変換に基づき、橋の両側に設置した二つのセンサーのデータを解析することにより、通過車両の数を予測する手法を開発した。

機械学習は、数PBものデータから社会に役立つ知見を抽出します。処理に膨大な時間がかかるため、多数のCPUにデータを分配して並列処理します。通常、処理が早く終わるCPUが遊ばないように、データを細かく分割して、少しずつCPUに与えますが、CPUはデータを頻繁に待たなければならず、かえって処理が遅くなります。本研究は、最初は大きな塊でデータを分配しておき、暇なCPUが出現して初めてデータを分割し直す仕組みを導入しました。

For the solution of least squares problems with box constraints, a new iterative method is proposed by using conjugate gradient method for inner iterations and the modulus-based iterative method in the outer iterations for the solution of linear complementarity problem resulting f rom Karush-Kuhn-Tucker conditions. Theoretical convergence analysis and the choice of parameter matrix are presented for the proposed method. Numerical experiments on image restoration show the efficiency of the proposed method.

高速アルゴリズムの開発を中心とした、ビッグデータの数理研究に関する世界レベルの国際的拠点としての地位を確立するため、先端的研究・人材育成などの活動を推進します。

データを調べれば、いろんなことがわかります。でも、最近のデータは巨大で、端的で、わかりにくいものばかり。データから意味のありそうな部分だけを抽出して、きれいに整形すれば、意味のとりやすいデータができあがります。データ研磨は、そんな「わかりやすい」データを作ることを目標とした技術です。

情報技術が発達した現在では、多様な情報を容易に得ることができます。しかし、多様な情報を組み合わせて、そこから有用な知識を発見するためには、データの統合、マイニングなど、さまざまな技術が欠かせません。本発表では、それらを実現する知識処理技術について紹介します。

要件事実論とは、民事裁判における裁判官が不完全情報環境下で以下に合理的な推論を行うかを定式化した理論である。本発表では、この理論を論理プログラミングで実装した研究について紹介する。

様々な分野で人工知能（AI）の研究が注目されています。私たちは、大量で間断なく移ろいやすく、不完全な形で供給されるデータをリアルタイムに処理する技術として、ダイナミック環境において即座に問題を解決できるAI技術に取り組んでいます。環境のダイナミクスを表現する内部モデルを学習により構築し、このモデルを基に予測や意思決定を推論によって実現し、未知の状況に遭遇しても、自らタスクを遂行するAI技術を提案します。

Optimization is the search for the best solution of a problem. One of the goal of artificial intelligence is to automate the optimization process of difficult problems such as scheduling or timetabling.
Finding a solution to such problems manually can take hours or even days to a team of humans and the resulting solution will often be far from optimal.
In our poster, we present optimization techniques allowing to compute optimal solutions of complex problems and including additional considerations such as optimizing multiple criteria and preparing or reacting to dynamical changes.

我々は、関連する機能を保持し、冗長性と無関係なものを除去する特徴選択方法を提案する。学習アルゴリズムの効率と効果を向上するために、データの前処理、データの収集、保存、および処理のコストを低減する目標である。特徴選択アルゴリズムは、医療データ、マルチメディア、財務データ処理などの多くの用途に適する。

現在、データマイニングは統一理論がまだ提案されていない。個々の問題のためには、分類また、クラスタリングなどの多くのアドホック技術が設計されている。我々は、さまざまな基本的な機械学習とデータマイ ニングタスクを結びつける理論的な枠組みを提案する。

NIIグランドチャレンジプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」を紹介する。このプロジェクトでは、コンピュータによる大学入試突破という具体的な目標の下で、新たな情報テクノロジーの創出、人間の知性に関するより深い理解を目指している。ポスター展示では、大学入試問題をコンピュータが解く上での難しさを紹介しつつ、現時点でのアプローチについて解説する。また、2015年に行った「東ロボくん」による模試受験の結果についても報告する。

会議など複数の話し手がいる場面では複数人の発話が同時になされることがあり、音声認識では大きな問題となります。複数の音を分離するためには、従来はアレイマイクロホンという特別の機器が必要でしたが、私たちは複数のスマートフォンを使って、手軽に複数人の音声認識ができるシステムを開発しています。複数のスマートフォンによる録音信号から、録音時間の差を自動的に合わせ、声を分離して書き起こします。

音楽や雑音混じりの音声のように、複数の音源が混合された音響信号から特定の音源を分離・抽出する技術は一般に音源分離技術と呼ばれます。本ポスター発表では、音源分離技術の紹介とその数理的なメカニズムを解説し、実際に音源分離の効果を体験していただけます。

ボイスサーチ、Siri、ボーカロイドなど身近になってきた音声情報処理技術。その不思議で魅力的な技術の核になっているのは、音声認識と音声合成技術です。本ポスターでは、「もしコンピュータが音声合成技術であなたの声を喋れたら？」をキーワードに、現在どのような音声情報処理の研究が行われているか、音声翻訳システム、音声の障碍者のための個人用音声合成システム等を例に挙げながら、その最前線をわかりやすく紹介します。

近年、様々な分野で注目を集めているニューラルネットワーク。本ポスターでは、テキスト音声合成技術において用いられている最新のニューラルネットワークについて解説します。入力されたテキストを音声に変換するシステムであるテキスト音声合成器は、テキスト解析・音声分析・音響モデリングといった様々な技術が組み合わさって構築されます。ニューラルネットワークを用いてどのようにテキスト音声合成器が構築されるのか分かりやすく紹介します。

Siriや音声案内システムなどで身近になってきた音声対話システム。魅力ある音声対話システムの実現には最新の音声認識・音声合成技術に加え、対話エージェントの表示、様々な応答や画像を用いた情報提供が必要になります。本ポスターでは、MMDAgentを用いてNII広報みならいのビット君とのおしゃべりを通しながら、音声対話システムについて紹介します。

曲線や曲面は現実世界においては連続的ですが、これを計算機で管理するためには離散化する必要があります。曲線や曲面を離散化するときに重要であるとされる性質に連結性があります。離散化後の曲線や曲面の連結性は離散化の方法に依存しますが、本発表では、この点について議論します。

映像を見ている人物の注視領域を検出する技術は、映像解析において重要となります。本発表では、小領域を単位として画像特徴を抽出し、その特徴の周りからの目立ち具合いに基づいて、人物の注視領域を検出する手法について紹介します。

さまざまなオンラインプラットフォームと情報をやりとりするユーザーが増えるにつれ、多様なデータがインターネットに蓄積されていきます。これらのコンテンツは数が多くて、内容を効率的に閲覧することが困難です。そこで、イベントの概要をリアルタイムに作成するシステムを開発しています。ウィキペディアを背景知識としてより多くのコンテキスト情報を取得、多様なマルチメディアデータを使用してイベントを可視化、という二つの特徴を持っています。

画像の撮影、蓄積、処理、伝送、表示技術は成熟し、わたしたちを取り巻いています。これに対し「像」ではなく、それを発生させる「光線」そのものの情報を扱うことで、より高度な視覚環境を構築する先端的な取り組みが広がっています。多数の視点から撮影した映像を協調させ空間中の光線群全体を再現したり、レンズによる集光の解析や分解再構成を実現したりといった、光線情報処理の実例とその基本技術の展開を様々に紹介します。

Sleep apnea--temporary cessation in breathing due to, for example, narrowing of nose-to-lung airway--is a common sleep disorder that can prevent a restful night of sleep. We capture and denoise depth video to track a patient's chest and abdominal movements based on a dual-ellipse model. We extract ellipse model features via a wavelet packet transform (WPT), which when combined with audio features extracted via non-negative matrix factorization (NMF), are injected to a classifier to detect apnea events.

本研究ではオンライン上で商品を推薦するキャラクター（商品推薦エージェント：PRVA）を用いて、より効果的な推薦を行う方法を探る実験を行っている。これまでの研究では、笑顔で知的な会話を行うキャラクターほど、より購買者に信頼されて、大きな推薦効果を得やすいことがわかった。

放送映像やネット上の映像アーカイブなどから必要な情報を自由に呼び出すためには、映像内容に基づく検索が必要です。われわれは、映像解析技術により、映像内容情報をコンピュータで自動抽出し、大規模な映像アーカイブの内容検索を実現するための検討を行っています。映像内容の抽出はセマンティックギャップ克服と呼ばれる極めて挑戦的な課題で、画像解析、機械学習、情報検索などの技術を使って取り組んでいます。われわれの研究成果により実現した映像検索のデモを行います。

バーチャルリアリティーの中の自分の身体が実際とは異なったサイズや形状になっていたら、脳はそれをどう解釈するのか？この問題はニューロリハビリテーションと呼ばれている新しいタイプのリハビリ法と密接な関係があります。神経生理学的な観点から適切な運動と感覚入力を統合させることでより良いリハビリ効果を狙うアプローチです。今回のデモでは、運動と感覚が密接に関わりあっていることを体感していただきながら、そのアプローチについて解説します。

情報学、特にコンテンツに関わる最新の研究分野では、テキスト、音声、映像といった、センサーやソーシャルメディアなどから生成される大量のデータを必要としています。私達は、このようなデータを持っている産学界と、それらのデータを使いたい研究者の橋渡しをしています。これにより、研究の効率化と研究者の裾野の拡大に加え、共通のデータセットを用いて評価を行うことで研究の客観性や再現性を担保できるようになります。これらの一層の展開を目指して、センターではデータセット共同利用プラットフォームの研究開発や新しい形のワークショップなどにも取り組んでいます。

健康長寿と豊かで安全な生活ができるよう、早期診断や超精密検査を可能にする、生体や物体内部を非侵襲·非破壊で三次元可視化する技術の実現を目指しています。最先端計測技術である光超音波イメージングを高度化することで、肉眼では見えない様々な対象の三次元可視化を可能にします。このために必要な体動位置ずれ補正による血管網の画質改善や、微細な光吸収スペクトル解析のための散乱光による影響軽減技術を研究しています。

SNSユーザが手軽に撮影・投稿ができる一方で、不用意な投稿によるプライバシーセンシティブな情報の漏洩が問題となっています。本研究では、このようなセンシティブデータ漏洩のうち、写真に写る/写り込む人物に注目します。写真に写る人物のプライバシーを保護するために、当該人物が属するコミュニティ内外におけるプライバシーの振舞いをポリシとして埋め込んだタグを用いて、適応的に当該人物の顔領域を保護するとともに、投稿の公開範囲をコントロールする手法を提案します。

近年、個人情報の情報流出や不正アクセスなど、セキュリティは現代社会に多大な影響を及ぼしています。しかし、他の種類の製品やインフラと比べ、情報システムのセキュリティを高める技術は、現状では十分と言えません。本研究では、こうした課題を解決するためのソフトウェア工学技術の確立を目指し、適切にセキュリティやプライバシーを考慮したソフトウェアを作る手法を開発しています。

カメラ付き携帯端末の普及や、顔認識技術の進展により、無断で撮影・開示された写真を通じて、被撮影者がいつ・どこにいたかという情報が容易に公開されることになり、被撮影者のプライバシー保護が求められています。本技術は、光の反射特性を利用して顔検出を失敗させるPrivacyVisorを被撮影者が装着することで、人対人の自然なコミュニケーションを確保しつつ、撮影された画像からの人物の認識を不能にすることが可能です。