会議情報
2019.03.11
第30回CCSEワークショップ「AI技術の原子力および関連分野への応用」開催
開催日： |
平成31年3月11日（月） |
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場 所： |
東海村産業・情報プラザ 1F多目的ホール(茨城県東海村) |
主 催： |
日本原子力研究開発機構・システム計算科学センター |
共 催： |
日本原子力学会計算科学技術部会 |
システム計算科学センター（CCSE）では、AI技術を原子力分野に応用する研究を推進すると共に、2020年には大規模なAI処理と高性能計算を両立するアクセラレータ型スーパーコンピュータシステムの導入を予定しています。近年様々な分野での成功例が報告されているAI技術の最先端の手法や研究成果について情報交換を行うため、第30回CCSEワークショップを開催しました。
冒頭では代表的なAI技術についての基本的な概念の紹介と応用事例の報告があり、続いて医療画像分野での最先端の成果が報告されました。
後半のセッションでは原子力機構内で実際にAI技術の導入に取り組んでいる４人の若手研究員から、放射線モニタリング、生体への放射線影響、材料モデリングなどのテーマで報告がありました。
本ワークショップには、この分野に対する注目の高さを反映し94名（機構外25名、原子力機構69名）の参加があり、実際にAI技術を応用する際の利点や課題などについて活発な議論がなされました。
【プログラム】
13:00-13:10 |
開会挨拶 |
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第一部：AI技術の概要と先進的応用事例
13:10-13:40 |
「圧縮センシングの基礎とその応用」 |
|---|---|
13:40-14:10 |
「分子動力学計算の拡張に向けた機械学習応用の動向」 |
14:10-14:40 |
「機械学習による脳活動パターンの異常検出と臨床応用への展望」 |
14:40-15:10 |
「医用画像へのディープラーニング応用」 |
休憩 |
第二部：原子力機構におけるAI技術応用の取り組み
15:25-15:50 |
「機械学習を用いた遠隔放射線測定技術の開発」 |
|---|---|
15:50-16:15 |
「機械学習による低線量放射線の生体影響評価」 |
16:15-16:40 |
「自己学習モンテカルロ法：機械学習によるモンテカルロ法の高速化」 |
16:40-17:05 |
「機械学習分子動力学法の応用」 |
17:05-17:10 |
閉会挨拶 |
【発表資料】
第一部：AI技術の概要と先進的応用事例
・「圧縮センシングの基礎とその応用」 林 和則（大阪市立大学） (PDF 約4.1MB）
・「分子動力学計算の拡張に向けた機械学習応用の動向」 安藤 康伸 (産業技術総合研究所） (PDF 約14.7MB）
第二部：原子力機構におけるAI技術応用の取り組み
・「機械学習を用いた遠隔放射線測定技術の開発」 佐々木 美雪 (日本原子力研究開発機構 福島環境安全センター） (PDF 約6.1MB）
・「機械学習による低線量放射線の生体影響評価」 神﨑 訓枝 (日本原子力研究開発機構 人形峠環境技術センター） (PDF 約1.5MB）
・「自己学習モンテカルロ法：機械学習によるモンテカルロ法の高速化」 永井 佑紀 (日本原子力研究開発機構 システム計算科学センター） (PDF 約5.5MB）
・「機械学習分子動力学法の応用」 奥村 雅彦 (日本原子力研究開発機構 システム計算科学センター） (PDF 約5.0MB）