イベント / EVENT

[A-01] 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 / Paolo ARCAINI, 吉岡 信和, eAIプロジェクト

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。

ポスター

[A-02] 学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テスト自動⽣成と不具合分析
⽯川 冬樹 / Paolo ARCAINI

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。

ポスター

[A-03] 最新の情報を効率的に伝えるためには
情報の鮮度を用いたロボット間通信の効率化
計 宇生 / レ ティンタン

情報の鮮度を考慮したデータの更新を行うことによって、周囲の状況変化を迅速に把握しながら、データの送信量を削減する方法についての研究である。ここでは送信デモを使って、情報の鮮度の様子を示します。

ポスター

[A-04] 教育学習支援情報システム
CoursewareHub: Jupyter Notebookによる 高いカスタマイズ性を持つプログラミング演習環境
先端ICTセンター/クラウド基盤研究開発センター

NIIでは講義・演習環境として「CoursewareHub」を開発、運用しています。CoursewareHubはオープンソースコミュニティで開発されているJupyterHubに対して講義向けの支援機能を加えたソフトウェアです。CoursewareHubはMoodle等のLMSとの連携機能や、講師がインストールしたいツールやプログラミング言語環境を簡単に指定し、環境を構築できるといった特徴を持ちます。本展示では、各種機能について、複数大学の講義でのCoursewareHubの利用事例を交えながらご紹介します。

ポスター

[A-05] クラウドインフラ運⽤
Jupyter Notebookで書いた手順書によるインフラ運⽤の実践 運⽤チームを育てる"仮想空間出勤"技術
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。我々はリモートワーク環境下でノウハウ移転を促しながら運用チームを育成していくために、"仮想空間出勤"という新たな運用スタイルを導入しており、LC4RIと呼ぶJupyter Notebookに基づく手順書を介したノウハウの共有を促進しています。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、それらを⽤いた仮想空間出勤の実践、運⽤ノウハウの共有事例についてご紹介します。

ポスター

[A-06] IoTデータ収集・解析を支援するソフトウェアパッケージ - 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、広域に分散する様々なセンサから得られるデータを収集・解析するIoTシステムの開発を支援するソフトウェアパッケージです。分散環境で効率がよく、安全なIoTシステムの構築を支援します。

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[A-07]
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
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、これら計算資源を透過的に扱える機能を実現しています。さらに、ユーザから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。応用例として、Open OnDemandの構築・利用についてもご紹介いたします。

ポスター

[A-08] 自動運転車を安全に社会に受け入れるには？
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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[B-01] 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。

ポスター

[B-02] 高校生、大学生、社会人のための「量子情報理論」オンライン講義コースを公開中。無料動画をYouTube感覚で視聴できます
「量子コンピュータ」、「量子暗号」のオンライン講義コース：量子ネイティブを目指そう
量子情報国際研究センター / 根本 香絵, 吾妻 広夫

「光・量子飛躍フラッグシッププログラム(Q-LEAP)」人材育成プログラムの一環としてNII量子情報国際研究センターでは、高校生、大学生、社会人が「量子情報理論」を本格的に学べるオンライン講義コンテンツを作成・公開しています。基礎的なものから研究レベルまで幅広い内容をカバーしています。一部のコンテンツはYouTubeで公開中です。お気軽に視聴していただければ幸いです。

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[B-03] 物理学の理論から情報処理を考える
量子力学に基づいてアルゴリズムを設計する
添田 彬仁

量子力学は、原子のような微小スケールでの現象を説明するために構築された物理学の理論です。最近では、情報処理システムのように、より大きく複雑なシステムが量子力学の法則に従って振る舞うと仮定してアルゴリズムを設計するなど、情報処理への量子力学の適用に対する関心が高まっています。現在ではこのような研究をする分野は量子情報と呼ばれています。このポスターでは、量子力学の基本的な事実と、量子アルゴリズムを設計するために量子力学がどのように使用されているかを紹介します。

ポスター

[B-04] コミュニケーションを計算する
コミュニケーション均衡を計算するアルゴリズム
藤井 海斗

ゲーム理論において、プレイヤーたちが信頼できる第三者（仲介者）とコミュニケーションをとることで達成できる均衡をコミュニケーション均衡と呼びます。本研究では、コミュニケーション均衡を計算する効率的なアルゴリズムを提案します。

ポスター

[B-05] 薬剤設計と開発における生成的量子機械学習の活用
qGANを用いた創薬における純粋量子発生器の役割
ANDRES Labo / マーカス・ギスレン（KTH）、フレデリック・アンドレス（NII）、アムガド・アッダッラー（BUE）、ヘシャム・H・アリ、ニコラ・グルネル、アンドレアス・ペスター（BUE）、田邊 思帆里（NIHS）

近い将来、中間スケールの量子ハードウェアを使った機械学習は探索段階にある。既存のハードウェアの制限により、量子コンピューティングの可能性を完全に実現することはできないが、中規模の問題はまだ解決できる可能性がある。ディープラーニングから借用した原理を用い、古典的ニューラルネットワークの量子版として、レイヤーワイズ・パラメータ化回路が提案されている。生成モデルが利用できる分野のひとつに、創薬がある。創薬は現代医学と薬理学において重要な役割を担っており、より高度な医療への道を開いている。現代の創薬パイプラインの基本は、候補分子の生成である。可能性のある分子は膨大な数に上るため、分子空間を探索する最近の方法は、単純な総当たり検索を超える高度なものに依存している。高度化する量子ハードウェアの可能性を理解するためには、古典的な手法やハイブリッド手法とは対照的に、純粋な量子ジェネレータの性能を評価することが重要である。 またはハイブリッド・アプローチと比較して、純粋な量子ジェネレータの性能を評価することは価値がある。この比較は、これらの手法の実用的な側面と効率性を理解する上で重要であり、生成モデリングにおける純粋な量子アルゴリズムの普及に向けた段階的な動きを示す可能性がある。

[C-01] 医療診断をサポートするための機械学習を用いた薬剤予測の改善
カスタマイズした治療予測に焦点をあてた高度な認識グラフ統合と、マルチモデルデータ解析を通した創薬の強化
ANDRES Labo / フィオナ・ハク（UPSUD）、フレデリック・アンドレス（NII）、アムガド・アッダッラー（BUE）、ヘシャム・H・アリ、ニコラ・グルネル、アンドレアス・ペスター（BUE）、田邊 思帆里（NIHS）

進化する創薬分野において、マルチモーダルデータの計算フレームワークへの統合は、治療の個別化を強化するために進められてきた。本研究は、3次元分子構造と医療画像データの両方を既存の先端医療知識グラフに組み込むことにより、この最先端技術を拡張するものである。グラフ・ニューラル・ネットワークを採用することで、患者固有の臨床データから、それぞれの症例で服用すべき薬剤の予測を改善することを目的とした。これらの予測の有用性を高めるために、自動化された精度評価と専門家の検証を組み合わせたハイブリッドスコアリング機能を導入した。さらに、ナレッジグラフ内の検索と分析を最適化し、医学研究者や実務家にとってのアクセシビリティと価値を高めるために、新たなスコアリング手法を検討した。本研究の成果は、創薬におけるナレッジグラフの活用方法の限界を押し広げるだけでなく、精密医療における将来の進歩のためのスケーラブルなフレームワークを確立するものである。

[C-02] 倫理と新たなテクノロジー
感情認識AIと共感のテクノロジーで上手に生きる方法
ANDRES Labo / フレデリック・アンドレス (NII)、ヴィアン・バキル（バンガー大学）、ベン・ブランド(独立/IEEE P7014）、アレックス・ラファー（ウィンチェスター大学）フィービー・リー（サセックス大学)、アンドリュー・マックステイ（筆頭著者/バンガー大学）

イギリスの感情認識AIラボと日本の大学（中央大学、立命館大学、明治大学）の共同研究では、（1）感情を測定し相互作用するAI技術の成長、（2）その展開に関する世論、（3）これらの技術のガバナンスに関する法的・哲学的疑問、が研究された。 日英の比較検討では、メンタルヘルスケアに感情認識AIを利用することに関心はあるものの、年齢が感情的・共感的AI技術に対する受容の負の相関であることが立証された。この研究は、感情認識AIのバイオメトリクス形態（P7000）、および人間とAIのパートナーシップの文脈で人々と共感するために使用される汎用AI（P7014.1）に関するIEEE標準の開発に提供される。

[C-03] 機械学習を使って薬になる分子構造を探すには
部分グラフマイニングと強化学習を使った分子構造生成
山田 正嗣 / 杉山 麿人

本ポスターでは、機械学習を使った分子構造生成方法について紹介する。特に、分子の部分構造に着目することで、薬となるような分子が生成できることを示す。また、様々な機械学習手法を利用して、分子が生成されていく様子を可視化したデモを行う。

ポスター

[C-04] 現代AIはシンギュラリティに到達するのか？
大規模言語モデル：シンギュラリティの評価
石﨑 龍之介 / 杉山 麿人

人工知能（AI）が人間の知性を凌駕し、自ら爆発的に知性を向上させる技術的特異点（シンギュラリティ）の概念について議論されています。この概念は主に哲学の分野で探求されてきましたが、2020年に登場したGPT-3を筆頭とする大規模言語モデル（LLM）の出現により、機械学習の分野で大きな進歩が見られました。ChatGPT、Gemini、LLamaなどのLLMは、自然言語やコードの生成が可能で、チューリングテストも克服しています。この研究では、現在のLLM技術が哲学で議論されているシンギュラリティの必要条件を満たすことができるかどうかを検討し、総合的な研究に基づいてこれらの条件を満たす可能性のあるモデルアーキテクチャを提案しています。

ポスター

[C-05] 時系列データの生成
「StiefelGen」: リーマン多様体における時系列データ拡張のためのシンプルでモデルに依存ないアプローチ
プラサド・チーマ / 杉山 麿人

人工知能（AI）が人間の知性を凌駕し、自ら爆発的に知性を向上させる技術的特異点（シンギュラリティ）の概念について議論されています。この概念は主に哲学の分野で探求されてきましたが、2020年に登場したGPT-3を筆頭とする大規模言語モデル（LLM）の出現により、機械学習の分野で大きな進歩が見られました。ChatGPT、Gemini、LLamaなどのLLMは、自然言語やコードの生成が可能で、チューリングテストも克服しています。この研究では、現在のLLM技術が哲学で議論されているシンギュラリティの必要条件を満たすことができるかどうかを検討し、総合的な研究に基づいてこれらの条件を満たす可能性のあるモデルアーキテクチャを提案しています。

ポスター

[C-06] 深層学習理論の他技術への応用
異なる視点を組み合わせる: 深層学習理論による決定木分析の進化
加納 龍一 / 杉山 麿人

深層学習は、大規模言語モデルをはじめとして、世界中の日常生活に大きな影響を与えるほどの成功を収めてきました。その副産物として、さまざまな理論研究を通じて、技術の妥当性の裏付けが行われてきました。 深層学習理論は、実際には深層学習に限らず、多様な技術に応用可能です。このポスターでは、決定木と呼ばれる機械学習モデルに深層学習理論を応用することで開発された新たな技術について紹介します。

ポスター

[C-07]
人とコンピュータでどうやって知識を共有して行くか
武田研究室 / ZHAO SHIXIONG

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なります。 知識グラフは、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、大規模な知識グラフの内部リンクにおける言語間の違い、知識グラフを利用して医療処方の理解方法などを紹介します。

[C-08] 信頼できるAIを作る
信頼されるAIのための記号推論と機械学習の融合
井上研究室 / 井上 克巳 (国立情報学研究所, 総合研究大学院大学, 東京工業大学), 竹村 彰浩 (国立情報学研究所), Tuan Nguyen Quoc (国立情報学研究所), 磯邊 猛 (国立情報学研究所,総合研究大学院大学), 森山 総太 (国立情報学研究所, 東京工業大学), Nelson Higuera Ruiz (国立情報学研究所 ,ウィーン工科大学), Mingyue Liu (国立情報学研究所,東京大学),Federico Leuze (国立情報学研究所, アールト大学), 岡崎 孝太郎 (SONAR)

AI応用システムの多くは、近年飛躍的な進歩を遂げている機械学習技術によるパターン認識をベースにしている。一方で知識表現・推論も長い歴史を持つ研究領域であり、知識の表現能力の高さや、説明可能な論理に基づく判断が可能な点などを活かし、診断・計画・意思決定等の知的作業において応用されてきた。本ポスターにおいては、両技術の強みを活かした統合に関する様々な取り組みを紹介する。

[C-09] 人を真似するロボット
インタラクティブ模倣学習における人とロボットの合意形成
小林 泰介

ロボットに複雑な作業を実施してもらう際に、作業内容・手順をプログラミングする代わりに人のデモンストレーションデータから獲得する模倣学習という技術が広まっています。その中でも、ロボットの試行錯誤的な動作を人が都度修正していくことで徐々に作業を自動化していくのがインタラクティブ模倣学習です。本展示では、この枠組みにおける最新技術について紹介します。

[C-10] 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6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。

[C-11] 大規模言語モデルの研究開発への取り組み
大規模言語モデル研究開発センターのご紹介
大規模言語モデル研究開発センター / LLMセンター構成員をポスターに明記

2024年4月1日に設立された大規模言語モデル研究開発センターの概要を説明し、大規模言語モデルの透明性の向上や、生成AIモデルの高度化などの研究について研究員が紹介します。

[C-12] 情報・デジタル技術と歴史研究はどのように連携できるか
デジタル・ヒストリーのための知識ベース整備と研究基盤の開
小川 潤

デジタル・ヒストリー研究のための知識基盤および研究基盤開発の事例として、発表者が取り組んでいる、歴史資料の叙述・描写内容を知識グラフとして構造化するためのデータ構築ツールの開発、並びに、大規模言語モデルを用いた人文学研究のためのデータ整備、研究ツール開発について紹介する。

[D-01] デジタル・ヒューマニティーズとは？人文学研究におけるデジタル変革（DX）
「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。今回の発表では、特に歴史ビッグデータや歴史的日本語へのAI適用などに関する研究成果を中心に紹介します。

ポスター

[D-02] 危機言語をアーカイブする
日琉諸語のデジタルアーカイブ
加藤 幹治

日本では、日本語以外にも様々な言語が話されています。そのうち、日本語と親戚関係にある言語を総称して日琉諸語といいます。本ブースでは、消えてゆく日琉諸語に焦点を当て、それらを電子的にアーカイブするプロジェクトについてご紹介します。

[D-03] 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）」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。

ポスター

[D-04] 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, 加藤 誠（筑波大/NII）, Yiqun Liu（Tsinghua University/NII）, 大島 裕明（兵庫県立大/NII）, Douglas Oard（University of Maryland/NII）, Qingyao Ai (Tsinghua University), Chung-Chi Chen (産総研), 若宮 翔子（NAIST）, Charles A.L Clake（University of Waterloo）,大須賀智子

NTCIR (NII Testbeds and Community for Information access Research, 「えんてぃさいる」と読みます)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。

ポスター

[D-05] 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動的光線情報の構成と簡易な再現
児玉 和也 / 渡辺 哲生（NII特別共同利用研究員 / 東京理科大学）

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、実空間とも整合した深い臨場感を創出、同時に多数の視点からの観察を可能とするため、撮影した３次元情報をもとに構成された光線場を簡易に再現する超多眼系など、様々な実例とその基本技術を紹介します。

[D-06] 動きの速いものを見る方法
過渡イベント周波数による高忠実度のイベント放射輝度回復
佐藤 いまり / 韓 金、浅野 祐太、鄭 銀強（東京大学）Boxin Shi（Peking University）

高忠実度の放射輝度回復は、シーン情報の再構築と理解において重要な役割を果たします。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が制限されています。この論文では、バイオインスピレーションを受けたシリコンを備えたイベント カメラの使用を提案します。放射輝度の変化に敏感なセンサーを使用して、正確な放射輝度値を回復します。私たちは、イベント信号の高い時間分解能を正確な放射輝度値に変換する革新的な方法を提案します。正確な放射輝度値は、画像解析においていくつかの機能をもたらします。私たちは、複数の実験を通じて、過渡現象周波数 (TEF) のみから輝度値を回復する実現可能性。

ポスター

[D-07] 光とコンピュータを通して観る絵画芸術
レオナール・フジタの肌質感表現の光学解析
佐藤 いまり / 石原 慎

レオナール・フジタ（藤田嗣治）は20世紀のフランスにてエコール・ド・パリの一員として活躍した画家で、彼の描いた透明感のある人肌は「乳白色の肌」として賞賛されました。彼の絵画が複数の白色顔料を用いて描かれていたことは近年の調査で明らかになりましたが、その意図やそれらをどのように使い分けていたかはわかっていませんでした。今回、コンピュータを用いた光学解析によって、顔料の分布やその意図に迫る結果が得られました。

[D-08] 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(The Hong Kong Polytechnic University), Yinqiang Zheng（東京大学）

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-09] 画像処理技術による見える化
皮膚の健康・老化状態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とされている。本ポスターでは、皮膚表面を撮影したダーモカメラ画像を用いたシワ・キメの空間分布の可視化および特徴解析技術や、切片試料の顕微鏡画像を用いた皮膚組織の散乱特性に関する状態評価技術を紹介する。

[D-10] 大規模言語モデルを報道のバイアス検出に利用する!
LLM ファミリによるバイアスの検出
山岸研究室 / マーブ イファット, エディソン・M・テイラー（東京大学）, セバスチャン・パド（ドイツ・シュトゥットガルト大学）, 松尾豊（東京大学）

偏向報道が、社会的な事柄に関する世論形成に与える影響は大きい。そのようなバイアスの顕著な例として、コンテンツの選択的な提示によって特徴づけられる情報的バイアスや、特定の言語的フレーミングの選択によって現れる語彙的バイアスがある。メディアのバイアスを自動認識し対処することは、NLPが社会に貢献できる重要な分野である。本研究では、大規模な言語モデルで採用されているプロンプト技術が、メディアの偏向を識別するのに有効かどうかを調査した。事前に訓練された多様なモデルを評価し、その結果、プロンプトベースの方法論が、計算量を大幅に削減しながら、従来のモデルと同等の結果をもたらすことを示した。

ポスター

[D-11] 機械読解
マルチホップ機械読解における推論ステップの解明
相澤研究室 / 相澤 彰子

「機械読解」は、言語モデルが自然言語による説明文を理解して、さまざまな質問に答えるタスクです。その中で、マルチホップ機械読解は、答えを導き出すために複数の推論ステップが必要となるもので、モデルのふるまいを理解する上で重要です。本発表では、マルチホップ機械読解に関する我々の研究成果として、推論ステップを人手でアノテーションしたデータセットの構築、モデルの推論過程に関する詳細な分析、マルチホップ質問に答える際のモデルと人間の推論プロセスとの比較などについて報告します。

ポスター

[D-12] 聴きたい音を届け、聴きたくない音を防ぐ音響処理技術
音空間の計測・制御とその応用技術
小山研究室

複数のマイク・スピーカを用いて音空間を計測あるいは制御する技術は、様々な応用可能性を持つ基礎的な技術です。音の波としての性質を取り入れた信号処理・機械学習技術と、その応用であるVR音響やノイズ制御などの技術について紹介します。

ポスター

[D-13] 複数人の話し声の中から目標話者の声だけを抽出する技術
ディープラーニングを用いた目標話者の声の抽出技術
山岸研究室 / リュ シュエチイン、リュ ユン、山岸順一

目標話者抽出は、オーディオ信号処理で使用される技術であり、複数話者の声が含まれるオーディオファイルから特定の話者の声のみを綺麗に分離するために利用されます。この技術は、目標話者の声に固有の音響的特性を分析するディープラーニングモデルに依存しています。我々は、ディープラーニングによって強化された目標話者抽出モデルの効果を、日本語音声によって実演します。

[D-14] 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

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。

ポスター

[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

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を、実世界の課題を取り上げながら、国際的な拠点として推進することをミッションとしています。

[E-02] AIを活用した次世代無線通信
無線リソース割り当てのための統合された深層強化学習
ユーゴ・デ・オリベラ、金子 めぐみ / リラ・ブカテム, パリサクレ大学

ディープ強化学習（DRL）、マルチエージェント（MA）学習、Federated Learning（FL）などのAIアプローチは、Beyond 5Gおよび6Gネットワークにおける無線リソース割り当てを最適化するための効率的なソリューションを提供します。集中型DRLやMADRLとは対照的に、Federated-MADRLはエッジデバイスがプライベートデータを共有することなく協調することを可能にし、集中型アプローチの遅延やシグナリングコストを削減します。本研究では、モノのインターネット（IoT）無線通信のSub-6GHz/mmWave帯域割り当てを最適化するために、パーソナライズドF-MADRLを利用することを提案します。提案手法は、集中最適化の性能に近づきつつ、ベンチマーク分散手法を上回ることを示しています。

[E-03] インターネット上の異常を見つけるには
IPv6ネットワークのスキャン検出
福田 健介 / 福田 健介, 趙 亮（総研大）, 小林 諭（岡山大）

IPv6ネットワークではIPv4ネットワークに比べるとネットワークスキャンを検出することが難しい。本発表では、ネットワークセンサーネットワークを用いたIPv6ネットワークスキャン検出手法に関する研究を紹介する。

ポスター

[E-04] ネットワークの安全性・信頼性を高めるには
ネットワークの設定間違いをどうやって見つけるか?
福田 健介 / 福田 健介, 椎葉 瑠星（総研大）

ネットワークの障害の原因となる設定間違いを障害が起きる前に迅速に発見するための手法について説明します。

[E-05] IoTデバイスのセキュリティの形式分析
実世界のIoTデバイスの自動セキュリティ分析
ゼロトラストIoTプロジェクト

セキュリティ・プロトコルの自動解析は、セキュリティ解析への形式的手法の適用を示す実り多い研究テーマである。いくつかの試みは、大規模ネットワークプロトコルのセキュリティ特性の検証に成功し、時には未知の脆弱性を明らかにした。 我々は、これらの手法を、セキュリティが重要な側面であるIoTの領域に適用する方法を示す。IoTに関する既存の分析では、プロトコル、ファームウェア、アプリケーションのいずれかに個別に取り組んでいるが、我々の目標はIoTシステムを全体として扱うことである。典型的なIoTデバイスのセキュリティを分析するための具体的な課題を浮き彫りにするため、Armadilloデバイスというケーススタディに焦点を当てる。我々は、デバイスに関する主要なセキュリティ特性を述べ、それらを自動的に証明することを可能にするTamarin証明器を使用したモデルを提案する。

ポスター

[E-06] IoTシステムのサイバーセキュリティ検証
IoTシステムのモデル化とセキュリティ検証のためのプログラミング言語 Rabbit
ゼロトラストIoTプロジェクト / 稲葉 皓信（京都大学），関山 太朗，五十嵐 淳（京都大学），石川 裕

本ポスターではIoTシステムのような、ネットワークで接続された情報システムのためのモデリング言語Rabbitおよびそれに基づく検証手法について発表する。Rabbitではデータが悪意のある攻撃者から秘匿されていることや、攻撃者によって偽造されたものではないといった、データに関するセキュリティ手法をモデル化し、情報システム中で扱うデータが悪意のある攻撃者から確かに保護されていることを保証する。

[F-01] 安全・安⼼なIoTを実現するゼロトラストIoTのためのシステムソフトウェア研究
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の概要とシステムソフトウェア研究の紹介
ゼロトラストIoTプロジェクト / 竹房 あつ子，青木 信雄

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。ポスターでは、ZT-IoTプロジェクトの概要を説明するとともに、ZT-IoTにおけるシステムソフトウェア研究としてソフトウェアライフサイクル管理のための仕組みについて説明します。

ポスター

[F-02] 情報学で政治・経済の世界を理解できる？
ビッグデータとAIで知る人々の行動
水野研究室

企業の政治家への献金行動と顧客の党派性との関係はSNSから見えますか？投資のグローバル化と経済安全保障との関係は？金融市場や小売店のクローンをサイバー空間に構築できますか？

[F-03] 昆虫はどうやって目的地にたどり着くのか？
遠隔操作系を用いた昆虫の適応的ナビゲーション行動計測と解析
志垣 俊介

小さな神経しか持たない昆虫はどうやって目的地にたどり着いているのか？本研究では、昆虫がロボットを遠隔操作するシステムを用いて様々な環境におかれた状況に昆虫がどのようにふるまうのかを計測し、適応性のエッセンスを抽出しています。

[F-04] 生物に見られる自律同期現象をセンサーネットワークに応用して、測定精度を高める
生物的同期現象を利用したセンサーネットワークの高精度化に関する研究
佐藤一郎 / 池上隆史（総合研究大学院大学情報学コース博士課程）

心筋の伸縮やホテルの発光など、自然界には複数の振動が自律的に揃う現象が知られている。本研究はセンサーネットワークを定期測定する振動子の集合として、生物的同期現象を使い、測定周期と測定タイミングを自律的に調整することで、センサーネットワークの測定精度を高める。

[O-01]
オープンサイエンスを支える学術研究プラットフォーム
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多機能ネットワーク基盤「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-02] 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 / 石川 冬樹、本位田 真一

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-03] 総研大 情報学コースの紹介
総合研究大学院大学 先端学術院 情報学コース
国際・教育支援チーム（大学院担当）

国立情報学研究所を基盤機関とする総合研究大学院大学 先端学術院 情報学コースの紹介を行う。

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[O-04] NII湘南会議
NII湘南会議
NII湘南会議事務局

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ています。

[O-05] 広報見習い情報犬ビットくん
国立情報学研究所の広報活動紹介
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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