GPU2019のディープラーニングセッションでは、AIをビジネスに活用したいと考えている企業の管理職の方や一般の方を対象に「AIビジネスを成功させる秘訣とGPUがもたらす効果」をテーマに、AIやディープラーニングを活用してビジネスを成功された企業様より、AIを活用する上で大切なことや注意する点、そしてGPUを導入した経緯や効果も交えてお話をしていただきます。
また、新企画であるテクニカルセッションでは、進歩が著しい「画像処理とAIの融合」、「GPUスパコン」の2つのテーマに焦点を当て、ソフトウェア開発者の方に向けて、最先端の技術トピックスをお届けします。
そして、今年も基調講演、特別講演に、業界の第一人者をお招きしています。
産業界と大学が一堂に会し、AIやGPU利用による未来ビジョンについて議論できる貴重な場にしたいと思っています。
皆さまのご参加を心よりお待ちしております。
午前の部
10:35-11:20 B2F ホール
AIが成長を続ける小型ロケット「イプシロン」
－ エンジニアのあくなき挑戦 －
宇宙航空研究開発機構 (JAXA)
宇宙科学研究所 宇宙飛翔工学研究系
教授 森田 泰弘 先生
イプシロン開発では、斬新な設計コンセプトにより高性能でコンパクトなロケットデザインを実現しました。それは単にロケットの性能向上という従来の延長ではなく、簡単に打ち上げられるロケットという別次元の質的成長をもたらしました。 その実現のカギは、開かれた宇宙、すなわち異分野のアイディアと連携する柔軟な発想です。 その代表例としてIT/AI技術を活用した世界でも初めてのモバイル管制を含め、イプシロン完成までの道のりを展望します。
プロフィール
1982年 東京大学 工学部航空学科卒業 1987年 東京大学 大学院工学系研究科 博士課程修了。工学博士
1988年 カナダ・ブリテッシュ・コロンビア大学客員研究員
1990年 宇宙科学研究所(現JAXA)システム研究系助手。M-Vロケットのシステム設計、誘導制御系開発を主導。
2003年 宇宙科学研究所 教授
同年10月から M-Vロケットプロジェクトマネージャ、引き続き、2017年3月までイプシロンロケットプロジェクトマネージャ、現在は宇宙科学研究所研究基盤技術統括及び宇宙飛翔工学研究系教授として研究教育に従事。専門はシステムと制御。
11:25-11:55 B2F ホール
ディープラーニングの最新事例とNVIDIAのプラットフォーム
エヌビディア合同会社 エンタープライズ事業部 事業部長
一般社団法人 日本ディープラーニング協会 理事
井﨑 武士 様
米国、中国を中心にディープラーニング技術の社会実装は急速に進んでおり、まさに第4次産業革命が始まりつつあります。省力、省人化による最適化ソリューションだけでなく、付加価値を提供する事例も増加し、利益率を最大15%も改善している企業も出始めています。本講演では、様々な業界における活用事例をご紹介するとともに、その開発および実装をサポートするNVIDIAの最新プラットフォームやその取り組みをご紹介します。
プロフィール
1997年 東京大学工学部材料学科卒業後、1999年東京大学大学院工学系研究科金属工学専攻修了。
1999年 日本テキサス・インスツルメンツ株式会社に入社。DVDアプリケーションプロセッサ、携帯電話用カメラ映像、画像信号処理プロセッサ、DSPアプリケーションの開発を経て、デジタル製品マーケティング部を統括。エンターテイメント製品からインダストリアル製品にいたる幅広い領域のビジネス開発に従事。
2015年 NVIDIAに入社し、深層学習（ディープラーニング) のビジネス開発責任者を経て、現在エンタープライズ事業部を統括。一般社団法人 日本ディープラーニング協会 理事。
午後の部 GPU2019 Special Guest
ディープラーニングセッション
High Performance Computingによる物理シミュレーションと人工知能の融合へ向けて
東京大学 地震研究所 計算地球科学研究センター センター長・教授
東京大学大学院 工学系研究科 社会基盤学専攻
理化学研究所 革新知能統合研究センター
市村 強 先生
世界高性能の超大規模シミュレーションアルゴリズムを開発、2018年ゴードン・ベル賞ファイナリスト
High Performance Computing によって、大規模な物理シミュレーションや大規模な人工知能が実現されてきました。 しかしながら、解くことが難しい問題がまだ多く残されており、ブレークスルーが望まれています。 物理シミュレーションと人工知能の融合は、そのような新たな可能性を秘めています。例えば、物理シミュレーションにより生成したデータにより人工知能を構築すること、また、人工知能により物理シミュレーション自体を改善することも考えられます。 本講演では、地震問題を例に、このような融合の可能性について探ります。
プロフィール
1999年 東京大学大学院工学系研究科修士課程修了（社会基盤工学専攻）
2001年 東京大学大学院工学系研究科博士課程修了（社会基盤工学専攻）
同年 東北大学助手
2005年 東京工業大学 助教授
2009年 東京大学准教授
2019年 同 教授、文部科学大臣表彰科学技術賞 若手科学者賞
あああ
ディープラーニングセッション
ゲームAIの現状と未来、
そしてこれからのAI開発に必要なこと
株式会社スクウェア・エニックス
テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー
三宅 陽一郎 様
＜著書のご紹介＞
「FINAL FANTASY XV の人工知能 – ゲームAIから見える未来」
「FINAL FANTASY XV」で用いられたAI技術開発で陣頭指揮をとられ、書籍「FINAL FANTASY XV の人工知能 – ゲームAIから見える未来」の筆頭著者も務められています。
「FINAL FANTASY XV」に携わられた ゲームデザイナー/エンジニア、総勢15人のAI開発者による、臨場感溢れる人工知能解説本です。
デジタルゲームは現在では現実そっくりの世界を作り出すことができ、それはこれからの人工知能の箱庭です。 その箱庭では、現実よりも少し早く人工知能技術が実現され組み込まれています。 ゲームAI世界の人工知能の全容をお知らせすることで、これからの皆様の人工知能開発の一助となればと思います。 よろしくお願いいたします。
プロフィール
京都大学で数学を専攻、大阪大学（物理学修士）、東京大学工学系研究科博士課程を経て、2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。理化学研究所客員研究員、東京大学客員研究員、九州大学客員教授、IGDA日本ゲームAI専門部会設立（チェア）、日本デジタルゲーム学会理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。著書に『人工知能のための哲学塾』『人工知能の作り方』『ゲームAI技術入門』。共著に『ゲーム情報学概論』『FINAL FANTASY XVの人工知能』
テクニカルセッション1
ニューラルネットワークと視覚パターン認識
一般財団法人 ファジィシステム研究所 特別研究員
福島 邦彦 先生
ディープラーニングの父！
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の原型 ネオコグニトロン開発者
今も現役でネオコグニトロン改良の研究に従事されています。
高いパターン認識能力を学習によって獲得することができる手法として、深層学習 (deep learning)やCNN (convolutional neural network)が最近注目を集めています。 福島が1979年に発表したネオコグニトロンもそのような階層型多層神経回路の一種で、文字認識をはじめとする視覚パターン認識に高い能力を発揮します。 ネオコグニトロンの歴史は古いが、現在に至るまで種々の改良が加えられ発展を続けています。現在広く用いられているdeep CNNとの相違点に重点を置きながら、最近のネオコグニトロンを紹介します。
プロフィール
1958年 京都大学工学部電子工学科卒
同年 NHK入局． NHKの技術研究所，放送科学基礎研究所（視聴科学研究室）, 放送技術研究所などを経て,
1989年 大阪大学基礎工学部生物工学科（1997年 大阪大学の組織変更により大学院基礎工学研究科システム人間系専攻）教授
1999年 電気通信大学電気通信学部情報通信工学科 教授
2001年 東京工科大学 教授
2006年（～2010年） 関西大学・客員教授
現在 ファジィシステム研究所・特別研究員（非常勤）
工学博士
テクニカルセッション 1
イメージングAI ― 画像処理とAIの融合 ―
オーガナイザー
株式会社モルフォ
CTO室 リサーチャー
博士（理学）黒田 康浩 様
イメージング技術は近年、ディープラーニングなどの先端的なAI技術と融合することで、人間の能力をはるかに超える高度な画像認識が可能になりつつあり、さらにハードウェアの進歩に伴って、解像度の高い画像についても高速に処理できるようになってきたことから、社会の幅広い分野での利用可能性が広がっています。
具体的には、自動車の安全性向上・自動運転や、工場での生産性向上、スポーツシーンでの活用や医療・生命科学分野への応用など、様々な分野での実用化が急速に進んでおります。また、推論を実行する環境についても、リッチな環境から、安価なハードウェアまで広がりを見せており、今後はさらに、我々の生活に根ざした分野での応用も進んでくるものと思われます。
このような画像処理・画像認識に関する技術は今後の「人手不足の時代」に対するソリューションとして大きな期待を持たれています。
このテクニカルセッションでは、「画像処理とAIの融合」に焦点をあて、最新の技術動向や、ベンチャー企業等による研究開発・産業応用の具体例などをご紹介するとともに、今後、イメージングAIの技術が社会に貢献できる可能性やそのインパクト、今後の課題についても考察していきたいと考えています。
テクニカルセッション 2
GPUスパコンとOpenACC
オーガナイザー
東京大学 情報基盤センター スーパーコンピューティング研究部門 准教授
博士（理学）下川辺 隆史 先生
エヌビディア合同会社 HPC ソリューションアーキテクト
博士（工学）丹 愛彦 様
GPUは消費エネルギーあたりの演算性能が高いため、近年、日本や米国をはじめとした様々な国で、GPUを大規模に搭載したスパコンが稼働しています。
一方で、GPUスパコンにおけるGPU間通信は、ますます大きなボトルネックとなってきています。
そのような中で、GPU間通信を抜本的に高速化する技術として、NVIDIA社の開発する「NVLink」が登場し、エンジニアリング分野におけるシミュレーションの高速化に、大きく貢献すると期待されています。
また、2019年3月にNVIDIA社が多くのスパコンで採用されているInfiniBandを開発するMellanox社の買収を進めるとの発表があり、今後の動向が注目されます。
GPUアプリケーションの開発は、その開発コストの高さも大きな課題です。ハードウェアの進化とともに、ここ数年でコンパイラやライブラリも大きく発展しており、OpenACCといった指示文ベースの開発環境も成熟してきました。
このような開発環境を活用することにより、一般のユーザーがより少ない労力で、複数のGPUを使用したスーパーコンピューティングを活用できる時代が近づいています。
本セッションでは、GPUをシミュレーションに活用したいと考えている技術者を対象にして、NVLinkベースのGPUスパコンを活用した解析事例をご紹介するほか、OpenACCも含めた最新の開発環境を用いたアプリケーション事例についてもご紹介し、いわゆる「エクサスケール・スパコン」時代の技術トレンド、ソフトウェア開発の方向性、今後の課題を考察していきたいと思います。
開催概要 GPU2019 / PSC2019 共通
| 開催日 | 2019年12月6日（金）10:00 - 18:00 受付 9:30 ～ |
| 会 場 | ベルサール東京日本橋（東京日本橋タワー） 「日本橋駅」 B6 北口 直結（銀座線・東西線・浅草線） 「東京駅」 八重洲北口 徒歩6分 「三越前駅」 B6出口 徒歩3分（銀座線・半蔵門線） M A P |
| 参加費 | 無料（事前登録制） ※ GPU2019 / PSC2019 のどちらにもご参加いただけます。 |
| ご昼食 | お弁当のご用意はございません。 ※ 講演資料集を事前に参加登録サイトからご購入手続きをいただいた方には、お弁当引換券が付いています。 |
| 講演資料集 （有料） |
2,500 円/冊（税込価格：2,750 円/冊） ・PSC2019/GPU2019 の講演者の配布用 講演資料がつまった一冊です。 （すべての講演者様に配布用の資料をご用意いただく予定ですが、当日の発表資料と異なる場合もございます。予めご了承ください。） ・事前に参加登録サイトからご購入手続きをいただいた方には、受付時にお弁当引換券をお渡しします。 ※ 講演資料は、PDF等の電子ファイルでの配布は行ないません。 ※ 当日にも講演資料集をご購入いただけますが、お弁当引換券はついておりません。 ※ 当日のご購入は、在庫がなくなり次第、終了とさせていただきます。 ※ ご返金は受け付けておりませんので、予めご了承ください。 お渡し方法・・・当日の受付時に、領収書とあわせてお渡しします。 |
| 定 員 | 1,000 名 |
| 主 催 | GDEPソリューションズ株式会社 プロメテック・ソフトウェア株式会社 |
| 後 援 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 |
プログラム
午前の部
会場：B2F ホール
| 主催講演 10:00-10:30 |
次世代のシミュレーション技術を目指して - Next Challenge -プロメテック・ソフトウェア株式会社 代表取締役社長 角家 強志 |
| 招待講演 10:35-11:20 |
AIが成長を続ける小型ロケット「イプシロン」 ～ エンジニアのあくなき挑戦 ～宇宙航空研究開発機構 (JAXA) 教授 森田 泰弘 先生 |
| 特別講演 11:25-11:55 |
ディープラーニングの最新事例とNVIDIAのプラットフォームエヌビディア合同会社 エンタープライズ事業部 事業部長 一般社団法人 日本ディープラーニング協会 理事 井﨑 武士 様 |
| 昼食休憩 11:55-13:15 |
午後の部 - Session1：ディープラーニングセッション
| 基調講演1 13:15-13:55 | High Performance Computingによる物理シミュレーションと人工知能の融合へ向けて 東京大学 地震研究所 計算地球科学研究センター センター長 東京大学大学院 工学系研究科社会基盤学専攻 理化学研究所 革新知能統合研究センター 教授 市村 強 先生 |
| 講演1 14:00-14:30 | ディープラーニングは実用段階に。PoCを乗り越えるためのノウハウ 株式会社 Ridge-i 社長室付 事業戦略担当 兼 エンジニア 市來 和樹 様 |
| 講演2 14:40-15:10 | もう道に迷わない！AIプロジェクト実践編 株式会社 オプティム 経営企画本部 ディレクター 山本 大祐 様 |
| スポンサー講演 15:10-15:25 | DDN storage solution for AI and GPU 株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン Whamcloud Senior Lead, Performance Engineer 井原 修一 様 |
| 講演3 15:25-15:55 | AI Platform「HEROZ Kishin」におけるGPGPU実験環境での事例紹介 HEROZ 株式会社 開発部 部長 井口 圭一 様 |
| 講演4 16:25-16:55 | AIをビジネスに適用するときのポイント 株式会社 日立製作所 IoT・クラウドサービス事業部 HPCソリューションセンタ 技師 笠原 利春 様 |
| 基調講演2 17:05-17:45 | ゲームAIの現状と未来、そしてこれからのAI開発に必要なこと 株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー 三宅 陽一郎 様 |
午後の部 - Session2：イメージングAI － 画像処理とAIの融合 －
| テクニカル講演1 13:15-13:45 | Raspberry PiのVideoCore IV GPUを用いたDeep Learning推論の高速化の融合へ向けて Idein 株式会社 代表取締役 中村 晃一 様 |
| テクニカル講演2 14:00-14:30 | ニューラルネットワークの圧縮技術によるエッジAIの実現 株式会社 アラヤ 専務取締役 松本 渉 様 |
| テクニカル講演3 14:40 - 15:10 | 人体姿勢推定による人間行動解析 株式会社 Qoncept CTO室 チーフリサーチャー カルボネン トゥッカ マティアス 様 |
| テクニカル講演4 15:25-15:55 | ロボティックスの可能性を広げるイメージングAI 株式会社 モルフォ CTO室 リサーチャー 松尾 恒 様 / リサーチャー 富田 望 様 |
| スペシャル講演 16:25-16:55 | ニューラルネットワークと視覚パターン認識 一般財団法人 ファジィシステム研究所 特別研究員 福島 邦彦 先生 |
午後の部 - Session3：GPUスパコンとOpenACC
| テクニカル講演1 14:00-14:30 | 局所細分化格子ボルツマン法によるリアルタイム風況解析 日本原子力研究開発機構 システム計算科学センター 研究員 小野寺 直幸 様 |
| テクニカル講演2 14:40-15:10 | 東京大学情報基盤センターのGPUプログラミングへの取り組み 東京大学 情報基盤センター 助教 星野 哲也 様 |
| テクニカル講演3 15:25-15:55 | MPS法への連結リストの適用と各種並列計算機を用いた近傍粒子探索の高速化 理化学研究所 計算科学研究センター 特別研究員 宮島 敬明 様 |
| テクニカル講演4 16:25-16:55 | AI・モデル融合技術とGPU計算による都市街区内のリアルタイム微気象予測 国立研究開発法人海洋研究開発機構 地球情報基盤センター グループリーダー 大西 領 様 |
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