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[A-01] データ収集・蓄積・解析システムソフトウェア
ネットワークとクラウドを活用してデータ収集から解析まで - IoT、ビッグデータ -
クラウド基盤研究開発センター

SINETStreamは、広域データ収集・解析プログラム開発支援ソフトウェアパッケージです。SINETStream を利用することで、広域ネットワーク上の IoTデバイスのセンサーデータの収集・解析を行うアプリケーションの構築ができるようになります。

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[A-02] 学認クラウドオンデマンド構築サービスを支えるソフトウエア
ハイブリットクラウドにおける柔軟なアプリケーション実行環境構築
クラウド基盤研究開発センター

本研究では、Virtual Cloud Provider (VCP)をユーザと複数クラウドやオンプレミス環境の間に挿入して計算資源を仮想化することで、これら計算資源を統一的に扱える機能を実現しています。さらに、ユーザはテンプレートを用いて操作することで、アプリケーション実行環境構築の再現性を確保し、実行環境のアップデートも容易に行えます。

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[A-03] クラウドインフラ運用
Jupyter Notebookによるクラウドインフラ運用の実践 -- 運用チームの育成・仮想空間出勤
先端ICTセンター/クラウド基盤研究開発センター

NIIでは所内向けの研究リソースとして OpenStack を用いたプライベートなベアメタルクラウドを運用しています。この研究クラウドでは、SINETが提供する柔軟な拠点間VPNを積極的に活用する手段や、利用者毎のリソースを厳格に分離した環境を提供しています。また、Literate Computing for Reproducible Infrastructure(LC4RI)と呼ぶ、 Jupyter Notebook を用いた構築・運用手法を実践しており、小規模な運用チームでのサービス提供を実現しています。本展示では、 研究クラウドの運用のために開発したJupyter Notebookの拡張機能とOperationHub、それらを用いた運用ノウハウの共有事例、ノウハウの共有によるチーム育成や仮想空間出勤の実践についてご紹介します。

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[A-04] 細やかな要求に応じて安全なAIを仕立て上げる
eAIプロジェクト：自動運転の安全性に向けたAI修正技術
石川 冬樹・eAIプロジェクト／吉岡 信和、Paolo ARCAINI、Thomas LAURENT

従来深層学習技術を用いてAIを構築・更新していく場合、特定種類の誤りのみを低減するといった細やかな要求に応えることが困難でした。Engineerable AIプロジェクトではこの課題に焦点を当て、企業と連携して「AI工学」の技術に取り組んでいます。我々の研究では、より制御された更新を行うAI修正技術に注力しており、試行錯誤のチューニングによる多大な工数を削減します。この技術の有効性は、自動運転の認知機能に関する安全性ベンチマークにて評価されています。

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[A-05] シミュレーションから賢く問題を見つけ出す
スマートシステムに対する最適化によるテスト生成と不具合分析
石川 冬樹／Paolo ARCAINI、Thomas LAURENT

自動運転をはじめとしたスマートシステムの社会実装が盛んに追及されており、その効果や安全性など様々な品質を担保することが重要になっています。我々は複数の企業と連携し、スマートシステムのシミュレーションを賢く行うことで、問題を効率的に検出したり、一通りの保証を与えたり、検出した問題の要因を分析したりする技術に取り組んでいます。

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[A-06] 自動運転の安全性を数学的に証明するには？
自動運転車の衝突回避と目的地到達を保証する数理論理学
数理的高信頼ソフトウェアシステム研究センター・蓮尾研究室

自動運転車の安全性という大きな社会的課題に対して，数学的証明という「絶対の安全性保証」を与える手法を紹介します．我々は最近の研究成果において，自動運転車の安全性証明を現実的工数で行うための方法論「RSS」（Responsibility-Sensitive Safety、責任感知型安全論）を論理的に形式化し，さまざまな現実的な実例シナリオに応用できる「目的達成RSS」（Goal-Aware RSS）に拡張しました．数理論理学の理論を用いた本成果を用いると，「他車を避けながら路肩に非常停止」などの複雑な運転シナリオに対し、安全な目標達成を数学的に保証することができます

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[A-07] ソフトウェア科学のものづくり応用
数理最適化と論理式の協調による高信頼システムの自動設計
数理的高信頼ソフトウェアシステム研究センター・蓮尾研究室

ガスタービンの制御システムの設計プロセスにおいて、最適な（高信頼かつ高効率な）設計をコンピュータで導出するためには、数式によって理想化されたモデルが用いられることが一般的です。本手法では、要求仕様を論理式で表現し直すことにより、実製品相当のシミュレータを直接用いながらも、専門家の手による設計に匹敵する性能を実現する仕組みを開発しました。（トップ国際会議 FM'21 で発表した成果です）

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[B-01] 理論計算機科学
欠損値を含むデータからの高速パターン抽出
数理的高信頼ソフトウェアシステム研究センター

計算機やプログラムの振る舞いについて、数学を使って研究するのが理論計算機科学という分野です。応用数学の一分野として見た場合、その大きな特徴は「有限と無限のせめぎあい」です。計算機やプログラムといった「機械」や「レシピ」は無限に豊かな振る舞いを持つ一方で、これらを実際に作ったり記述するためには、そのサイズは有限でなければなりません。この「有限と無限のせめぎあい」という一大テーマについて、オートマトン理論を通してお話しします。

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[B-02] 理論計算機科学，数理的意味論
要素還元的モデル検査： 圏論の抽象論がみちびく高速アルゴリズム
数理的高信頼ソフトウェアシステム研究センター・蓮尾研究室

圏論という現代数学の抽象言語があり、情報学でも盛んに用いられています。しかし、情報学における圏論応用は「具体的理論を思いつくための抽象的メタ理論」「理論的バックエンド」というものが多く、具体的利益がわかりにくいものでした。本発表では、高速モデル検査アルゴリズムを圏論により導出した成果を紹介します。要素還元性によって計算コストを代数的に削減する本手法は、問題によって数百〜数千倍の高速化を実現します。

[B-03] 数学の力で"無限"の世界を探る
無限に大きな機械学習モデルの理論的分析
加納 龍一／杉山 麿人

近年、機械学習モデルは急速に巨大化しています。最初は数十や数百のパラメータを学習することが一般的でしたが、現在では兆オーダーのパラメータを学習するモデルが現れています。このまま規模が拡大し続けると、どのような影響があるのでしょうか？パラメータ数が無限に増大した場合、コンピュータで計算することは不可能ですが、数学を用いることでその挙動を調べることができます。ここでは、その概要をご紹介いたします。

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[B-04] Testing assumptions made by software researchers when modeling source-code
On the Structured Naturalness of Source-Code
パツァキ プロフィアペトル／杉山 麿人

Source code comes in different shapes and forms. Previous research has already shown code to be more predictable than English, a natural language: source code can be natural. More recently, the structure of code -- control flow, syntax graphs, abstract syntax trees etc. -- has been successfully used to improve the state-of-the-art on numerous tasks: code suggestion, code summarisation, method naming etc. This body of work implicitly assumes that structured representations of code are similarly natural. We consider that this view should be made explicit and propose to study the Structured Naturalness Hypothesis directly.

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[B-05] アルゴリズムの安定性を高めるには
アルゴリズムの平均感度とその応用
吉田 悠一

アルゴリズムは意思決定や知識発見のために広く使用されている。その有効性を確保するためには、入力にわずかな摂動が加えられても、出力が安定することが重要である。なぜなら頻繁な出力の変更は、高コストな意思決定、ユーザーの信頼の低下、そして潜在的な安全上の懸念を引き起こす可能性があるためである。アルゴリズムの安定性を定式化するために、アルゴリズムの平均感度という概念を導入する。平均感度とは、元の入力に対するアルゴリズムの出力（分布）と、元の入力からランダムに要素を取り除いてできる入力に対する出力（分布）の間の距離である。本ポスターでは、アルゴリズムの平均感度に関する理論とその応用について概説する。

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[B-06] 教材データベースの紹介
教材データベースのご紹介
小林幸平

現在、大学や専門機関等で行われている量子技術教育において、図、表、グラフといった教材の不足や、それにともなう教員への負担の増加が問題となっています。そうした問題を解消すべく、我々は、教材データベースを構築しました。データベースには、現時点で、およそ800もの量子、情報理論、数学に関する教材データが保管されており、これらは誰でも自由に使用・共有することができます。本ポスターではその概要、利点、将来性等についてご紹介します。

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[C-01] AIをもっと賢くしよう
知識表現・推論と機械学習を統合したロバストAI
学習・推論（井上 克巳）研究室／井上 克巳、佐藤 泰介、岡崎 孝太郎、竹村 彰浩、NGUYEN Tuan Quoc、小髙 充弘、徐 梵清、渡邉 晃司、大谷 将之、磯邊 猛、森山 総太

ChatGPTが話題になっていますが、これはAIの完成形ではありません。AIをもっと賢くするために、私達は学習と推論を統合する研究を行っています。学習は結果に至る過程の解釈が難しいものの大規模なデータも扱えます。一方、推論は論理プログラムやグラフで表現される知識から演繹や帰納、仮説発見を行い、解釈可能性を高めます。私達はこうした学習と推論の双方の強みを活かしたAIを目指しています。

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[C-02] ITによる新しい医療支援
医療ビッグデータクラウド基盤構築とAI画像解析研究
医療ビッグデータ研究センター

平成29(2017)年11月に設置された医療ビッグデータ研究センターでは、医療ビッグデータクラウド基 盤を構築することと、AIなどの機械学習を利用した画像解析の研究に取り組んでいます。当センター におけるこの5年半の取り組みの現状と、今後の展望について紹介します。

ポスター

[C-03] コンピュータが法律推論？
論理プログラミングに基づく法律知識表現言語PROLEGの紹介
佐藤 健／対馬 かなえ

判決推論を行う論理プログラミングに基づく法律知識表現言語PROLEGの紹介

[C-04] 水結晶データサイエンス
EPP:AIで水の結晶を解き明かす
Andres Labo 水晶データサイエンスグループ／林 美智子、Alexandre BOCQUIER、アンドレス フレデリック、江本 博正、Laurent D'ORAZIO、勝亦 健、押手 孝行

地球の表面の多くは水で覆われています。2020年版の「世界水開発報告書」でも指摘されているように、気候変動によって世界の水資源の持続可能性が問われており、持続可能な水資源を保全するためには、水質を監視することが重要です。水質は、水が液晶構造のようになる半固体の状態である水の結晶の構造に関係しており、水の結晶を理解する方法は、水質改善に役立つと考えられます。 エモトピースプロジェクト（EPP）は、江本勝先生の水に関する教えと水の結晶探索分析を広めるために作られました。 EPPプロジェクトとの協力のもと、世界初の水結晶のラベル付きデータセットとして、5K EPPデータセットが作成されました。 主な成果として、水の結晶を形状に基づき13のカテゴリーに分類しました。 この分類は、ディープラーニングの手法を細かく調整することで高い精度を達成しました。水結晶のラベルなしデータセットとして、20K EPPデータセットが作成されました。

[C-05] 「この分野の素人です」？ナビはお任せください！
異分野の理解を深める学術情報スマートナビゲーション
金沢 輝一／中渡瀬 秀一、菅原 朔、西岡 千文

研究力分析を支援するシステムとして開発しているithinc about (アイシンク・アバウト)について、分野融合研究の支援機能を中心にご紹介します。深層学習技術の一種であるクロスエンコーダーを用いた、分野融合の可能性の高い研究分野・研究者のマッチング事例や、分野融合のメリットの概要、着眼点の説明を大規模言語モデル(LLM)を用いて生成した事例をお示しします。

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[C-06] 人とコンピュータでどうやって知識を共有していくか？
オープンな知識基盤の構築と利用
武田 英明

AI時代には、人間とコンピュータの間で知識を確実に共有することがより重要にまります。ナレッジグラフは、人間とコンピュータの間で共有可能な知識の形態です。本ポスターでは、知識グラフに関する様々な研究、例えば、共通およびローカルな知識ベースから知識グラフを構築する方法、その品質を評価する方法、表形式データの理解に使用する方法などを紹介します。

[D-01] デジタル・ヒューマニティーズとは？情報技術で変わる人文学研究
ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター：「データ駆動型人文学」と「人文学ビッグデータ」の展開 ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター／北本 朝展、小川 潤、加藤 幹治

ROIS-OS人文学オープンデータ共同利用センターは、情報学・統計学の最新技術を用いて人文学資料（史料）を分析する「データ駆動型人文学」や、人文学研究の成果に基づき構築したデータセットを超学際的に活用する 「人文学ビッグデータ」などの研究を進めています。今回のデモでは、「歴史ビッグデータ」「AIくずし字認識」「IIIFキュレーション」「メモリーグラフ」などの成果を紹介します。

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[D-02] デジタル技術を用いた歴史研究に役立つデータについて考える
歴史研究におけるRDFの活用推進に向けて
小川 潤（データサイエンス共同利用基盤施設人文学オープンデータ共同利用センター）

近年、デジタル技術を用いた歴史研究の手法が各所で行われており、そのなかで、セマンティックウェブ技術の利用も進みつつある。本発表では、こうした歴史研究におけるセマンティックウェブ、とくにRDFの活用について、発表者が現在進めているいくつかの研究を紹介する。具体的には、歴史資料の中に記述される断片的な情報を抽出し、Linked Dataとして構造化するためのモデルであるMicro knowledgeモデルと、それに則ったデータ構築を支援するためのシステム、歴史3Dデータ構造化および可視化のためのシステムを扱う。その他、具体的な歴史研究への適用事例として、現在発表者が関わっている複数の研究プロジェクトを紹介する。

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[D-03] 日本の言語の多様性を記録・公開する
日琉諸語のデジタルアーカイブ
加藤 幹治（データサイエンス共同利用基盤施設人文学オープンデータ共同利用センター）

日本列島では日本語以外にも様々な言語が話されている。言語学・国語学などの分野では、数十年にわたってそれらの記述研究が行われてきた。更に近年は、それらの記述をデジタルアーカイブ化し公開しようという動きが活発である。本発表では、発表者らが取り組んでいる、日琉諸語のデジタルアーカイブプロジェクトについて紹介する。

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[D-04] 研究⽤データセットのシェアリング⽂化を創る！
情報学データ資源の共同利⽤
データセット共同利⽤研究開発センター／⼤⼭ 敬三、神門 典⼦、佐藤 真⼀、⼭岸 順⼀、相澤 彰⼦、⽔野 貴之、菅原 朔、⼤須賀 智⼦

本センターでは、テキスト、音声、映像など産学界の持つ大規模データを大学等の研究者へと橋渡しをし、またデータや課題を共有する評価ワークショップを行うことで、データの共同利用を推進し，技術の深化とコミュニティの創生や活性化を促進しています。ポスターでは、これらの活動の概観や、本センターの「情報学研究データリポジトリ（IDR）」及び「音声資源コンソーシアム（SRC）」から提供中の各種データセットと、それらを用いた研究成果の⼀部をご紹介します。

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[D-05] コンピュータはどのくらいうまく情報を探せるのか
NTCIR Challenges
NTCIRプロジェクト／神門 典子、山本 岳洋、Zeching Dou、Charles L. A. Clarke、加藤 誠、Yiqun Liu、大島 裕明, 大須賀 智子

NTCIR (NII Testbeds and Community for Information access Research)では、世界中の約150チームの研究者と一緒に共通のデータセットを用いて研究を進めています。

[D-06] 記憶に残る博物館鑑賞体験のためのガイドアプリ
一人一人の博物館鑑賞体験を深めるために
神門 典子／相原 健郎、中島 悠太、大島 裕明、莊司 慶行、山本 岳洋、山本 祐輔、Marta Micheli、Larry Zhang、Shyam Shah

本デモでは、美術館博物館での鑑賞体験をより記憶に残るものにするためのガイドアプリを紹介します。このガイドアプリで対象としているのは国立民族学博物館（みんぱく）です。本ガイドアプリでは、メタデータ、画像、展示位置、解説、ショートビデオを収録したデータベースを用い、みんぱく展示場のセンサーも用いて、みんぱくでの一人ひとりの興味や関心に基づいて、パーソナライズした提示型検索モデルに基づくインタラクティブなガイドアプリを見てみて下さい。一人ひとりの鑑賞体験によりそったポストカードに自動生成するデモもします。

[D-07] 画像情報処理から光線情報処理へと展開する視覚メディア技術
実空間と整合する３次元映像メディアに向けた単視点仮想カメラアレイ ALICE in the mirror の構成
児玉 和也／前田 峻輔

画像の撮影、蓄積、処理、伝送、表示技術は成熟し私達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い、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。レンズによる集光の解析や分解再構成に加え、多数の視点から撮影した映像をもとに光線群全体を高品質に再現することで実空間とも整合した深い臨場感を創出する超多眼系など、様々な実例とその基本技術を紹介します。

[D-08] 画像処理技術による見える化
皮膚のシワ・キメ情報の可視化および解析
淺野 祐太

人間の皮膚は、外的要因から体内を守り、恒常性を保つ重要な役割を担う器官であるが、一方で美容的な観点からも皮膚の状態評価が重要である。本研究では、ダーモカメラで撮影された非偏光画像および偏光画像を用いたシワ・キメを可視化する画像処理手法を開発した。そして、可視化画像についてのGabor特徴量を解析することで、シワ・キメの間隔や方向性などのパターンを定量的に評価した。

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[D-09] 毛細脈管、見えます
光超音波画像の圧縮と復元
佐藤 いまり／Weihang LIAO, Yinqiang Zheng

病気の早期診断や超精密検査の実現を目指すAMEDに参加し、生体や物体内部を非侵襲・非破壊でリアルタイム三次元可視化する光超音波イメージングの高度化を行っています。本研究では、光超音波画像のデータサイズの縮小と画質改善を実現する圧縮と復元を行うフレームワークを提案しました。これにより、実際の医療現場における光超音波診断装置の使い勝手を向上させることが可能になります。

[D-10] わずか0.01秒で輝きがわかりますか？
イベントカメラを用いた高速なシーン理解
佐藤 いまり／Jin Han, Yuta Asano, Yinqiang Zheng

シーン理解と再構成をするにあたり、正確な輝度の復元は重要です。従来のカメラは、ダイナミックレンジ、ビット深度、スペクトル応答などの感度の限界という問題がありました。本研究では、輝度変化の感度が高いイベントカメラを利用し、正確な輝度値を高速に復元する手法を提案しました。

[D-11] 音声技術とプライバシー保護
話者匿名化変換による音声プライバシー保護
山岸 順一／苗 晓晓

音声には言語情報の他、個人性に起因する特徴、性別・年代に起因する特徴も含まれており、保護を行うことが適切な情報を匿名化する技術が求められている。しかし、これまでは明確な定義も評価指標も無い状態であった。本ポスターでは、音声の個人性のみを匿名化する枠組みと評価方法について紹介する。

[D-12] ファクトチェックの自動化は可能か？
機械学習に基づく自動ファクトチェックとその多言語拡張
山岸 順一／Canasai KRUENGKRAI

ファクトチェックは現在手作業で行われる事が多い。その一方、自然言語処理の分野では信頼できる知識源と機械学習により、ファクトチェックを自動化する試みも開始されている。この自動ファクトチェックは検証対象のクレームに関連する知識源を自動検索する技術、エビデンスとなり得る文章や段落を自動で選択する技術、そして、最後に真偽を回答する技術で構成される。このポスターではこの自動ファクトチェックの概要を示し、次に、日本語・フランス語など多言語に拡張する試みについても紹介する。

[E-01] フェイクにだまされないためには
シンセティックメディア国際研究センターの紹介
シンセティックメディア国際研究センター／越前 功、山岸順一、Huy H. Nguyen、Ching-Chun Chang

シンセティックメディア国際研究センター（SynMedia Center）は，人間中心のAI社会を実現するために，顔，音声，身体，自然言語などの多様なモダリティを対象とした，シンセティックメディアの生成，不正な目的で生成されたシンセティックメディア（フェイクメディア）の検知，メディアの信頼性確保，意思決定支援のための研究開発に取り組んでいます．

[E-02] ネットワークの設定間違いをどうやって見つけるか?
大規模ネットワークにおけるネットワーク性質の自動検証技術の研究
福田 健介／椎葉 瑠星

インターネットでは、多数の機器 (ルータ、スイッチ)が自律分散的に動いています。しかし、このような機器を間違いなく正しく動くように設定することは簡単ではありません。この研究では、対象ネットワークの数理的な特徴・構造を活用して、ネットワークの正しい性質(異常な性質)をリアルタイムに検出する検証技術の開発を行っています。

ポスター

[E-03] 理論とシステムソフトウェアの融合で安全・安⼼なIoTを実現する Society 5.0のためのゼロトラストIoT
形式検証とシステムソフトウェアの協働によるゼロトラストIoT
ZT-IoTプロジェクト／竹房 あつ子、関山 太郎、福田 健介、蓮尾 一郎、合田 憲人、石川 裕

形式検証とシステムソフトウェアの融合により、ゼロトラスト(ZT)の概念を踏襲した安全なIoTシステムを実現します。理論研究では、IoTのトラストチェーンの正当性に数学的証明を与え、動的検証の併用で未知の脅威にも対応します。システムソフト研究では理論的成果と連係して実行隔離・自動検知・自動対処機構を開発し，ZT-IoTを実証します。アカウンタビリティを保証することでIoTの社会受容を促進します。

ポスター

[F-01] あの時，人々はどのように行動したか？デジタル空間で街を再現する技術
GPTアキテクチャによる人々の行動のゼロからの学習
水野研究室

大人気のChat-GPTのアーキテクチャを使って人々の行動を学習します．

[F-02] 経済ネットワークの安全を保障する人工知能をつくれ
経済安全保障ハザードマップシステム - NPI Visualization -
水野研究室

複雑なネットワーク化したグローバル社会を解読し、平和への取り組みを的確にサポートするための人工知能技術を紹介する．

[F-03] 多言語Twitterテキストの埋め込みによる国ごとの政治的イデオロギーの極性の定量化
多言語Twitterテキストの埋め込みによる国ごとの政治的イデオロギーの極性の定量化
陳 景慧／水野 貴之

Twitterはリアルタイムにアクセスできるユーザー情報が豊富なため、様々な研究領域で活用されている。近年、リツイートネットワークやフォロワーネットワークなどのリンク解析により、Twitterユーザーのイデオロギーを検出する研究が盛んに行われている。しかし、言語の異なる国同士のリンク関係を考慮するとき、言語の壁がある場合、リツイートやフォローがほとんど行われないという困難がある。言語を跨いで共通のイデオロギーを持つ人々を見つけることができないため、異なる言語を使う人々のイデオロギーを比較こともできない。本研究では、多言語LaBSEモデルを用いて、政治活動家のユーザベクトル埋め込みから米国の政治的次元を作成し、他国の政治的ユーザベクトルを投影してトランスナショナルなイデオロギーを明らかにする。また、ツイートを様々なトピックに分類する分類器を構築し、トピックの変化により同一ユーザーの政治的イデオロギーが変化するかどうかを確認した。その結果、ユーザーの政治思想は、トピックによって異なる分極化の程度を示すことがわかった。

[F-04] ロボット体験
犬型ロボットに学ぶロボットソフト開発の手引
小林 泰介／神 孝典、久保田 生成

日常の様々な場面でロボットを見かける機会が増えてきました。このコーナーでは、犬型ロボットの体験デモを通じてロボットの動作がどのように作られているのか紹介します。

[O-01] サイエンスによる知的ものづくりへ - トップエスイー
社会人向けソフトウェア工学教育プログラム
GRACEセンター／本位田 真一、石川 冬樹

トップエスイープログラムは、ソフトウェアエンジニアリングの技術・理論・ツールを使いこなすスーパーアーキテクトを育成する、社会人向けの教育プログラムです。先端的かつ実践的で演習を中心とした講義を通じて学習し、実問題に適用する課題を、1年の課程の中で行います。実践的な技術だけでなく、学術的な理論や各種ツールの適用により、高度に情報化された社会を支える人材を育成します。
https://www.topse.jp/ja/

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[O-02] 広報見習い情報犬ビットくん
広報活動紹介
総務部企画課広報チーム／情報犬ビット

情報犬ビットくんが広報活動紹介を紹介します！

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[O-03] データ駆動型研究を支えるインフラ
学術研究プラットフォームの整備
学術基盤推進部

日本全国の大学・研究機関等を400Gbpsで接続する、世界最高水準の超高速ネットワーク基盤「SINET6」。研究データのライフサイクルに沿って研究活動をサポートする研究データ基盤「NII Research Data Cloud」。これらを融合させた、革新的な学術研究プラットフォームの整備を進めています。

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[O-04] NII湘南会議
NII Shonan Meeting
NII湘南会議事務局

2011年2月にスタートしたNII湘南会議は、アジアにおける最初のダグストゥール形式のセミナーとして開催され、情報学の難問を解決することを目標に、世界トップクラスの研究者が集まり、情報学分野における課題について合宿形式で集中的に議論します。本会議開催にあたっては、神奈川県と協定を結び、連携・協力して実施しています。

[O-05] 国立情報学研究所で博士を取る。～総合研究大学院大学情報学コースの紹介～
情報学コースの概要紹介と入試案内
総務部企画課国際・教育支援チーム

国立情報学研究所は、総合研究大学院大学複合科学研究科に情報学コースを開設し、博士課程（５年一貫制）、博士課程（３年次編入学）を設置しています。これら2つの課程では、情報学の先駆的な国際的研究機関である本研究所の専門性を活かし、21世紀の「知識社会」をリードする優れた人材の育成を目指しています。 情報学コースは、都心に位置した好立地条件にあり、約90名の学生が在籍しています。また、在学生の約2割が社会人であり、多くの社会人学生が仕事をしながら研究を行っているほか、世界各国から来日している留学生が多数在籍しており、異文化交流が盛んに行われているのが特色です。本ブースでは、情報学コースの概要・入試について紹介します。

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