Physical AIが変える産業現場とは？GPU UNITE 勉強会でロボティクスとAIの研究・開発動向を学び、登壇者・参加者との情報交換を通じて最新情報を取得できます。
AI推論の最前線を語るミートアップ。PFN・テンストレント・AMD・NVIDIAの登壇者による最新技術共有と参加者交流を行います。
2025年のAI進化を見据え、GPU UNITE新年会では、ヒューマノイド、AIエージェント、次世代AIアクセラレータなどをテーマに、企業の技術者・研究開発者が最前線の動向と未来を語り合う技術交流勉強会。
基調講演
株式会社デンソー 成迫 剛志 様
生成AIでロボットを動かすのではなく、
ロボティクス技術で生成AIをリアル世界に召喚する
本年4月にNVIDIAのファンCEOが石破茂首相に面会した際に、「次のAIの波はフィジカルAI（物理AI）だ」と力説するなど、AI x ロボティクスに注目が集まりつつあります。これは単なるロボットをAIで制御することを指すのではないのではないかと考え、その影響と対応について検討し、私たちの取り組みの一部をご紹介します。
米IBM、伊藤忠商事、独SAP、中国方正集団、国内スタートアップ企業を経て、2016年にデンソー入社。コネクティッド技術やデータ活用の技術技術開発とサービス開発を行う。現在は「ロボティクス技術で生成AIをリアル世界に召喚する」取り組みなどを行う。岐阜大学客員教授であり、またトヨタ自動車にてトヨタソフトウェアアカデミーの立ち上げに携わる。
家族と話すよりも生成AIと話す時間が長い今日この頃
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特別講演
株式会社 Preferred Networks 加藤 大晴 様
エンタメとAIのための3Dパラレルワールド構築
現実世界を3Dデータとしてコンピュータ内に取り込む3Dキャプチャ技術や、それを編集して新たな仮想世界を作り出す技術は、映像制作やテレビゲームなどのエンターテイメント用途だけでなく、視覚認識AIの学習の場としても期待されています。
本講演では、CG技術とAI技術との交点ともいえる3Dパラレルワールド構築について、技術的なトレンドと直近での取り組み、そして将来の展望を紹介します。
株式会社 Preferred Networks エンジニアリングマネージャー / リサーチャー。2020年 東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 修了。博士（情報理工学）。ソニー株式会社 R&Dプラットフォームを経て2018年より現職。これまでに、三次元再構成、画像生成、ロボット、音響信号処理、自動運転などの研究開発に取り組む。2018年に論文発表した「（ポリゴンメッシュのための）微分可能レンダリング」が被引用数1200を超えるヒットを記録。現在は3Dキャプチャ技術の実応用を中心に技術開発に従事。
クラシック音楽、ゼルダの伝説
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AIセッション
キヤノン株式会社 日浅 法人 様
レンズの収差・回折によるぼけを補正する
Deep Learning画像処理技術
キヤノンで開発したDeep Learning(DL)画像処理技術について紹介し、特にその中の1つである、レンズの収差・回折によるぼけの補正機能Neural network Lens Optimizer(NnLO)に関して詳細を説明します。NnLOは従来の補正機能や関連するDL研究に対して、ぼけ補正の効果向上、白飛び周辺のぼけ補正と弊害抑制の両立、ノイズの変動抑制などの優位性があります。これらの優位性を実現した手段について紹介します。
2009年 京都大学大学院理学研究科 修士課程修了
同年 キヤノン株式会社 入社
主に光学と画像処理の融合技術の研究開発に従事
ゲーム（こちらでもGPUのお世話になっています）、アート鑑賞（最近は東京以外だと熱海、箱根、広島、京都の美術館やイベントに行きました）
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AIセッション
株式会社ピンエーアイテクノロジー 進矢 陽介 様
SOTA競争から人間を超える
画像認識へ
ImageNetやCOCOなどのベンチマークは、精度競争を促すことで画像認識技術の発展を推進してきました。また、DNNの実用化が進むにつれ、推論速度・訓練エポック数などの推論効率・訓練効率を考慮した競争が行われてきました。本講演では、特に物体検出における技術開発競争の歴史を振り返るとともに、今後重要になる人間を超える画像認識について議論します。
物体検出や画像生成を中心としたコンピュータビジョンの研究開発に従事。2014年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。三菱電機株式会社、株式会社デンソーを経て、2024年に株式会社センスタイムジャパンに入社。主な受賞歴に、第50回日本学生科学賞 科学技術政策担当大臣賞、OpenMMLab Contributor of the Year Award 2021、Papers with Code Top Contributor Award。
声優、アニメ、ゲーム、カメラ
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AIセッション
エヌビディア合同会社 佐々木 邦暢 様
NVIDIA Blackwell
プラットフォーム最新情報
本講演ではBlackwell及びBlackwell UltraアーキテクチャGPUとそれを搭載するDGX製品群、そしてそれらを効率的に管理するソフトウェアの最新情報をお届けします。
なお、講演者は個人的にDGX Sparkを購入予定です。当日は実機を持参しようかと思います！
日本マイクロソフト株式会社でWindows HPC Serverを担当していた2010年、東工大 TSUBAME 2.0でGPUコンピューティングと出会う。2016年エヌビディア入社。ディープラーニング、HPC領域のマーケティング部門を経て、現在はソリューションアーキテクトとしてGPUインフラ領域で活動。DGX SuperPODのような大規模クラスターの構築を主に支援。
サイクリングが好きですがさすがに今年の夏は暑すぎました…
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AIセッション
株式会社Algomatic 宮脇 峻平 様
LLMアプリケーションの地上戦：
開発計画と運用実践
人間のように自然な文章を作り出すLLMの活用が急速に拡大しています。本講演では「良いプロンプトとは何か」という問いから出発し、RAGやAIエージェントといった応用技術まで、LLMアプリケーションを現場で使いこなすための実践知を解説。
垂直型のコンパウンドAIシステム『リクルタAI』の開発経験に基づき、評価手法や品質保証など、リアルな開発の勘所をご紹介します。
株式会社AlgomaticにてAI/MLエンジニアとして、採用を支援するAIエージェント『リクルタAI』の開発や、LLMアプリケーションの設計・評価・品質保証などに従事。過去には人工知能学会主催の対話コンペや、NeurIPS Workshop/SIGNATEのRAGコンペティションで複数入賞するなど、対話システムやRAG領域でのシステム開発・実装経験が豊富。共著に『現場で活用するためのAIエージェント実践入門』。
雑談対話システムの設計、動画編集
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AIセッション
上智大学大学院 准教授 深澤 佑介 先生
説明可能なSLM（eXplainable SLM：XSLM）の可能性と未来の展望
近年、軽量ながら高性能な SLM (Small Language Model) が増加しています。
SLM は LLM に比べて計算コストが低く、デプロイが容易であるというメリットを
有しており、この特性は LLM において課題とされている「説明可能性」の向上にも寄与します。
SLM はパラメータ数が少なく、学習による入出力の変化を追跡しやすいため、
モデルの判断に影響を与えた特徴を解析しやすく、その結果、説明可能性の向上が期待されます。
本講演では、SLM の概要、説明可能なAIを実現する技術、そして説明可能な
SLM (eXplainable SLM: XSLM) に関する取り組みについて紹介します。
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AIセッション
Sakana AI 株式会社 太田 真人 様
AIエージェント社会実装への挑戦
近年、AIエージェントはLLMを基盤に、人間の知的活動を代替・拡張する存在として急速に進展しています。しかし、最先端の技術的進歩と社会への実用化との間には、依然として大きなギャップがあります。本講演では、AIエージェントの最新技術動向を概観するとともに、社会実装方法とその課題について解説します。特に、AIエージェントに関する案件組成から技術検証、さらに評価に至るまでの実践的なプロセスをお話しする予定です。
Sakana AI にApplied Research Engineerとして2025年5月入社。金融業界のAIエージェントの社会実装に取り組む。前職はSIerにて、製造業を中心にAIプロジェクト推進やAIソフトウェア開発に従事。2025年7月に著書「現場で活用するためのAIエージェント実践入門」を出版。Xでは @ottamm_190 として活動。
プレミアリーグ観戦
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CGセッション
筑波大学 遠藤 結城 先生
画像生成AIとユーザを
つなぐ制御技術
一般的な画像生成AIは、高品質な出力が得られる一方で、ユーザの細かな意図や文脈に応じた制御が難しく、期待通りの結果を得るには多くの試行錯誤が必要です。画像生成の柔軟な制御を実現することは、AIを創造的ツールとして活用するための重要な鍵でもあります。本講演では、構造や属性の操作、個人や文脈への適応、対話的な編集支援といった観点から進めている研究室での取り組みを紹介し、制御可能な画像生成AIの具体例と今後の展開について解説します。
2017年筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。2012年よりNTT研究所にてデータマイニングの研究開発に従事。その後2016年より筑波大学助教、豊橋技術科学大学助教を経て、2025年2月より現職。現在はコンピュータグラフィックス分野において、特に画像生成モデルや画像編集技術の研究に従事。
うちの猫(マンチカン)、おいしいおつまみを作る、ホームジム
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CGセッション
東京大学 小山 裕己 先生
Human-in-the-Loop最適化が切り拓く
ビジュアルデザイン支援
デザインにおいて、人の感性や主観的評価を反映した最適な提案を得ることは重要な課題です。本講演では、人間のフィードバックを取り入れながら最適化を進める枠組みである「Human-in-the-Loop最適化」に注目し、ビジュアルデザイン支援への応用研究事例を紹介します。特に「選好ベイズ最適化」と呼ばれる数理的手法に焦点を当て、人間とコンピュータが協調する新しい支援のあり方を探ります。
2025年4月より東京大学准教授．2017年に東京大学大学院情報理工学系研究科より博士（情報理工学）を取得．2017年から2025年まで産業技術総合研究所に勤務．また，2021年より株式会社グラフィニカ技術顧問としてアニメーション制作における研究開発にも従事．コンピュータグラフィックス（CG）とヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）を専門とし，特に最適化計算や機械学習などの数理的手法を活用したデザイン支援技術の研究に従事．ACM SIGGRAPH，CHI，UISTなどの学術会議で論文を発表している．日本学術振興会育志賞（2017），Asiagraphics Young Researcher Award（2021），IPSJ/ACM Award for Early Career Contributions to Global Research（2024）など20件以上受賞．
ギター
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CGセッション
Advanced Micro Devices, Inc. 德吉 雄介 様
写実的レンダリング
～ 物理ベース材質モデルをいかにして効率よく描画するか ～
現在、ゲームや映画などのプロダクションレンダリングでは物理ベースの材質モデルが広く使われています。しかしながら、シーンが鋭い光沢面のような高周波成分を持つ場合、高品質なレンダリング結果を得ることがしばしば困難になるという問題があります。本講演ではこのような材質モデルに対する照明計算の課題を解説し、リアルタイムレンダリングやオフラインレンダリングの効率を上げる私達の研究を紹介していきたいと思います。
平成19年3月信州大学大学院工学系研究科システム開発工学専攻博士後期課程修了。博士(工学)。株式会社日立製作所システム開発研究所(研究員)、株式会社スクウェア・エニックス(シニアリサーチャー)、Intel Corporation (Research Scientist)を経て、令和2年9月より現職。グローバルイルミネーションを中心にレンダリング技術に興味を持つ。
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CGセッション
東京大学 梅谷 信行 先生
微分可能レンダリングを使った３次元デザイン支援
微分可能レンダリングを使うことで、３次元形状をその見た目について最適化できます。しかしながら、様々な目的関数や形状表現について、安定に最適化を行うには色々な工夫が必要です。この発表では微分可能レンダリングに関する私の研究室の最近の話題について紹介します。具体的には形状の反射特性の最適化、制作可能なワイヤーアートの設計、３次元ガウシアン・スプラッティングに対するロバストな形状最適化など紹介します。
２０１２年に東京大学・コンピュータ科学専攻で博士号を取得した後、ディズニー研究所やオートデスク研究所の研究員などを経て、２０２０年現職に着任。コンピュータ・グラフィックスとその工学的な応用について研究。
Rust言語、Unity開発
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CGセッション
株式会社ZOZO 安東 遼一 様
ロバストかつ大規模な
クロスシミュレーションのための衝突処理
有限要素法クロスシミュレーションのためのロバストな衝突処理手法を紹介します。本手法は、1億点規模の衝突を扱え、GPU上でのすべての処理が単精度で実現されるという特徴を持ちます。また不自然な伸びを確実に抑えられるという点で、アパレル生産に求められる品質の1つを満たします。加えて、実際にAWSで運用した場合を想定し、どのようなコストと時間でどんな規模のシミュレーションが可能か紹介します。
2014年、九州大学大学院にて芸術工学の博士号を取得。同年より2016年まで、JSPS海外特別研究員としてオーストリア科学技術研究所(ISTA)に所属し、国際的な共同研究に従事。2016年から2021年までは国立情報学研究所にて助教を務め、学術研究および教育活動に従事。2021年より株式会社ZOZOでエンジニアとして勤務、研究開発業務に携わっている。
仕事が趣味です！
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GPU Computingセッション
大阪大学 坂倉 耕太 先生
量子化学計算プログラムの
GPUによる高速化
創薬や化学材料設計などに活用される量子化学計算は、非常に計算コストが高く、高速化が常に求められています。本講演では、GPUを活用した高速化の取り組みを紹介します。これまで富岳やベクトル型計算機に対応してきた経緯も踏まえ、具体的な処理内容や開発上の工夫、今後の展望などについても幅広くお話しします。
これまで、量子化学計算プログラムの開発や計算アルゴリズムの設計、高速化に取り組んできました。現在はGPUを活用した並列計算の実装や、シミュレーションデータの利活用基盤の整備にも注力しています。
運動（泳ぐ、走る）
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GPU Computingセッション
核融合科学研究所 伊藤 篤史 先生
新Plasma SimulatorにおけるGPGPU計算
～プラズマー物質相互作用を題材に～
核融合科学科学研究所(NIFS)および量子科学研究機構(QST)の共同スーパーコンピュータシステムとして、Intel Xeon (Granite Rapids)およびAMD Instinct MI300Aを搭載したシステムが2025年7月より稼働しました。これに伴い、プラズマと固体の界面の現象(プラズマ－物質相互作用)の計算のために開発してきたコードのGPGPU化に取り組んでいます。そこで得られた知見を紹介し、参加者の皆様と議論を深めたいと考えております。
2009年名古屋大学大学院理学研究科博士課程修了、2010年核融合科学研究所助教。2015年より准教授（現職）。〔専門〕専門は核融合におけるプラズマー物質相互作用を題材とした分子シミュレーション研究。分子動力学、(時間依存)密度汎関数理論、動的モンテカルロ法など、主に粒子系の手法・コード開発に取り組んでいる。
ガンダムオープンイノベーション(GOI)公認プロジェクトとしての活動や、著書「機動戦士ガンダム 宇宙世紀vs.現代科学」(マイナビ出版)の執筆を通して、科学の面白さの社会発信に取り組んでいる。
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GPU Computingセッション
理化学研究所 似鳥 啓吾 様
並列計算フレームワークKokkosによる
マルチプラットフォームGPU開発
Kokkosは米国エネルギー省(DOE)系列の国立研究所に発祥を持つ、性能移植性(performance portability)を目的としたオープンソースのC++ライブラリ群です。ユーザーは単一のベンダニュートラルHPCソースコードから、OpenMPやAMD/NVIDIA GPUといった複数プラットフォームのGPUに対応した実行ファイルを生成できます。本公演ではKokkosの導入にあたって特に苦労したCMAKEの話を中心に、格子QCDベンチマーク移植の体験を紹介します。
2009年3月東京大学大学院理学系研究科天文学専攻修了。博士（理学）。同年4月より理化学研究所基礎科学特別研究員。筑波大学HPCI主任研究員を経て、2012年より理化学研究所計算科学研究機構(AICS)研究員。2019年より同計算科学研究センター(R-CCS)技師、現在に至る。
激辛ダイエット。カプサイシンで脂肪動員を刺激しながら消化管に適度の不快感を与えることでの食欲抑制。７月に始めたばかりなので続いているかはわかりません。
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GPU Computingセッション
九州大学/プロメテック・ソフトウェア 栗岡 俊介 氏
複雑な気液界面シミュレーションのための質量保存型
Particle Level Set法による気液二相流GPUソルバー
気液界面を含む流体シミュレーションにおける質量保存性を大幅に改善する界面捕捉スキームを提案します。本手法はParticle Level Set法を改良し、ラグランジュ粒子による界面補正に高次精度カーネル関数を導入しました。FORTRAN90+OpenACCでGPU対応した流体ソルバーを開発し、ダムブレイクや海洋工学の実用問題で性能評価することで、本スキームの有効性を実証します。
2003年 本田技術研究所に入社しCAE部門のグループリーダー、2007年米国ミシガン大学客員研究員、2016年 Honda R&D Europe（Deutschland）GmbH、2017年 Honda Franceに駐在し汎用製品の開発責任者を務める。2019年 現・電通総研に入社、2020年プロメテック・ソフトウェア株式会社へ入社。2024年から九州大学大学院博士後期課程に社会人ドクターとして在学中。
ゴルフ
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GPU Computingセッション
筑波大学 出口 翔大 先生
物理的事前知識を導入した
Neural Network
近年、Physics-Informed Neural Networkを始めとして、機械学習モデルに事前知識を導入する動きが高まってきています。この方針は、精度の改善やデータ量の削減、信頼性の向上など、複数の利点を提供することが知られています。本講演では、科学機械学習（SciML: scientific machine learning）と呼ばれる分野における話題について議論いたします。
筑波大学システム情報系（日本学術振興会特別研究員 PD）．
2025年3月，九州大学大学院工学府土木工学専攻博士課程修了，博士（工学）．
科学機械学習（SciML: scientific machine learning）の研究に従事．
ギター，テニス，写真（最近，自分が取った写真が，一条工務店 iikoto 2025年3月号の表紙に使っていただきました！）
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レンズの収差・回折によるぼけを補正するDeep Learning画像処理技術
キヤノン株式会社 室長 日浅 法人 様
詳細
キヤノンで開発したDeep Learning(DL)画像処理技術について紹介し、特にその中の1つである、レンズの収差・回折によるぼけの補正機能Neural network Lens Optimizer(NnLO)に関して詳細を説明します。NnLOは従来の補正機能や関連するDL研究に対して、ぼけ補正の効果向上、白飛び周辺のぼけ補正と弊害抑制の両立、ノイズの変動抑制などの優位性があります。これらの優位性を実現した手段について紹介します。
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レンズの収差・回折によるぼけを補正するDeep Learning画像処理技術
筑波大学 准教授 遠藤 結城 先生
詳細
一般的な画像生成AIは、高品質な出力が得られる一方で、ユーザの細かな意図や文脈に応じた制御が難しく、期待通りの結果を得るには多くの試行錯誤が必要です。画像生成の柔軟な制御を実現することは、AIを創造的ツールとして活用するための重要な鍵でもあります。本講演では、構造や属性の操作、個人や文脈への適応、対話的な編集支援といった観点から進めている研究室での取り組みを紹介し、制御可能な画像生成AIの具体例と今後の展開について解説します。
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量子化学計算プログラムのGPUによる高速化
大阪大学 特任准教授 坂倉 耕太 先生
詳細
創薬や化学材料設計などに活用される量子化学計算は、非常に計算コストが高く、高速化が常に求められています。本講演では、GPUを活用した高速化の取り組みを紹介します。これまで富岳やベクトル型計算機に対応してきた経緯も踏まえ、具体的な処理内容や開発上の工夫、今後の展望などについても幅広くお話しします。
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SOTA競争から人間を超える画像認識へ
株式会社ピンエーアイテクノロジー シニアリサーチャー 進矢 陽介 様
詳細
ImageNetやCOCOなどのベンチマークは、精度競争を促すことで画像認識技術の発展を推進してきました。また、DNNの実用化が進むにつれ、推論速度・訓練エポック数などの推論効率・訓練効率を考慮した競争が行われてきました。本講演では、特に物体検出における技術開発競争の歴史を振り返るとともに、今後重要になる人間を超える画像認識について議論します。
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Human-in-the-Loop最適化が切り拓くビジュアルデザイン支援
東京大学 准教授 小山 裕己 先生
詳細
デザインにおいて、人の感性や主観的評価を反映した最適な提案を得ることは重要な課題です。本講演では、人間のフィードバックを取り入れながら最適化を進める枠組みである「Human-in-the-Loop最適化」に注目し、ビジュアルデザイン支援への応用研究事例を紹介します。特に「選好ベイズ最適化」と呼ばれる数理的手法に焦点を当て、人間とコンピュータが協調する新しい支援のあり方を探ります。
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新Plasma SimulatorにおけるGPGPU計算～プラズマー物質相互作用を題材に～
自然科学研究機構 核融合科学研究所 准教授 伊藤 篤史 先生
詳細
核融合科学科学研究所(NIFS)および量子科学研究機構(QST)の共同スーパーコンピュータシステムとして、Intel Xeon (Granite Rapids)およびAMD Instinct MI300Aを搭載したシステムが2025年7月より稼働しました。これに伴い、プラズマと固体の界面の現象(プラズマ－物質相互作用)の計算のために開発してきたコードのGPGPU化に取り組んでいます。そこで得られた知見を紹介し、参加者の皆様と議論を深めたいと考えております。
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LLMアプリケーションの地上戦：開発計画と運用実践
株式会社Algomatic AI/MLエンジニア 宮脇 峻平 様
詳細
人間のように自然な文章を作り出すLLMの活用が急速に拡大しています。本講演では「良いプロンプトとは何か」という問いから出発し、RAGやAIエージェントといった応用技術まで、LLMアプリケーションを現場で使いこなすための実践知を解説。
垂直型のコンパウンドAIシステム『リクルタAI』の開発経験に基づき、評価手法や品質保証など、リアルな開発の勘所をご紹介します。
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写実的レンダリング
～ 物理ベース材質モデルをいかにして効率よく描画するか ～
Advanced Micro Devices, Inc. SMTS 德吉 雄介 様
詳細
現在、ゲームや映画などのプロダクションレンダリングでは物理ベースの材質モデルが広く使われています。しかしながら、シーンが鋭い光沢面のような高周波成分を持つ場合、高品質なレンダリング結果を得ることがしばしば困難になるという問題があります。本講演ではこのような材質モデルに対する照明計算の課題を解説し、リアルタイムレンダリングやオフラインレンダリングの効率を上げる私達の研究を紹介していきたいと思います。
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並列計算フレームワークKokkosによる
マルチプラットフォームGPU開発
理化学研究所 技師 似鳥 啓吾 様
詳細
Kokkosは米国エネルギー省(DOE)系列の国立研究所に発祥を持つ、性能移植性(performance portability)を目的としたオープンソースのC++ライブラリ群です。ユーザーは単一のベンダニュートラルHPCソースコードから、OpenMPやAMD/NVIDIA GPUといった複数プラットフォームのGPUに対応した実行ファイルを生成できます。本公演ではKokkosの導入にあたって特に苦労したCMAKEの話を中心に、格子QCDベンチマーク移植の体験を紹介します。
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音声生成AI開発の最前線
Kotoba Technologies, Inc. Co-founder & CEO 小島 熙之 様
詳細
Kotoba Technologiesが手掛ける最先端の音声生成AIの研究開発、されに一歩踏み込んで生成AIの研究開発の裏側やこの業界で生き残って行くための戦略を技術・最新のデモ・ビジネスの視点などを組み込んでお話しさせて頂きます。
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微分可能レンダリングを使った３次元デザイン支援
東京大学 准教授 梅谷 信行 先生
詳細
微分可能レンダリングを使うことで、３次元形状をその見た目について最適化できます。しかしながら、様々な目的関数や形状表現について、安定に最適化を行うには色々な工夫が必要です。この発表では微分可能レンダリングに関する私の研究室の最近の話題について紹介します。具体的には形状の反射特性の最適化、制作可能なワイヤーアートの設計、３次元ガウシアン・スプラッティングに対するロバストな形状最適化など紹介します。
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複雑な気液界面シミュレーションのための
質量保存型Particle Level Set法による気液二相流GPUソルバー
九州大学大学院/プロメテック・ソフトウェア 部長 栗岡 俊介 氏
詳細
気液界面を含む流体シミュレーションにおける質量保存性を大幅に改善する界面捕捉スキームを提案します。本手法はParticle Level Set法を改良し、ラグランジュ粒子による界面補正に高次精度カーネル関数を導入しました。FORTRAN90+OpenACCでGPU対応した流体ソルバーを開発し、ダムブレイクや海洋工学の実用問題で性能評価することで、本スキームの有効性を実証します。
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AIエージェント社会実装への挑戦
Sakana AI 株式会社 Applied Research Engineer 太田 真人 様
詳細
近年、AIエージェントはLLMを基盤に、人間の知的活動を代替・拡張する存在として急速に進展しています。しかし、最先端の技術的進歩と社会への実用化との間には、依然として大きなギャップがあります。本講演では、AIエージェントの最新技術動向を概観するとともに、社会実装方法とその課題について解説します。特に、AIエージェントに関する案件組成から技術検証、さらに評価に至るまでの実践的なプロセスをお話しする予定です。
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ロバストかつ大規模なクロスシミュレーションのための衝突処理
株式会社ZOZO シミュレーション・ブロック長 安東 遼一 様
詳細
有限要素法クロスシミュレーションのためのロバストな衝突処理手法を紹介します。本手法は、1億点規模の衝突を扱え、GPU上でのすべての処理が単精度で実現されるという特徴を持ちます。また不自然な伸びを確実に抑えられるという点で、アパレル生産に求められる品質の1つを満たします。加えて、実際にAWSで運用した場合を想定し、どのようなコストと時間でどんな規模のシミュレーションが可能か紹介します。
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物理的事前知識を導入したNeural Network
筑波大学 日本学術振興会 特別研究員 PD 出口 翔大 先生
詳細
近年、Physics-Informed Neural Networkを始めとして、機械学習モデルに事前知識を導入する動きが高まってきています。この方針は、精度の改善やデータ量の削減、信頼性の向上など、複数の利点を提供することが知られています。本講演では、科学機械学習（SciML: scientific machine learning）と呼ばれる分野における話題について議論いたします。
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NVIDIA Blackwell プラットフォーム最新情報
エヌビディア合同会社 シニア ソリューションアーキテクト 佐々木 邦暢 様
詳細
本講演ではBlackwell及びBlackwell UltraアーキテクチャGPUとそれを搭載するDGX製品群、そしてそれらを効率的に管理するソフトウェアの最新情報をお届けします。
なお、講演者は個人的にDGX Sparkを購入予定です。当日は実機を持参しようかと思います！
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特別講演
エンタメとAIのための3Dパラレルワールド構築
株式会社 Preferred Networks エンジニアリングマネージャー / リサーチャー 加藤 大晴 様
詳細
現実世界を3Dデータとしてコンピュータ内に取り込む3Dキャプチャ技術や、それを編集して新たな仮想世界を作り出す技術は、映像制作やテレビゲームなどのエンターテイメント用途だけでなく、視覚認識AIの学習の場としても期待されています。
本講演では、CG技術とAI技術との交点ともいえる3Dパラレルワールド構築について、技術的なトレンドと直近での取り組み、そして将来の展望を紹介します。
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基調講演
生成AIでロボットを動かすのではなく、ロボティクス技術で生成AIをリアル世界に召喚する
株式会社デンソー シニアアドバイザー 成迫 剛志 様
詳細
本年4月にNVIDIAのファンCEOが石破茂首相に面会した際に、「次のAIの波はフィジカルAI（物理AI）だ」と力説するなど、AI x ロボティクスに注目が集まりつつあります。これは単なるロボットをAIで制御することを指すのではないのではないかと考え、その影響と対応について検討し、私たちの取り組みの一部をご紹介します。
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ランチセッション
NVIDIA H200がオンプレよりも安い？AI開発を加速する「AIスパコンクラウド」
株式会社ハイレゾ GPU事業本部 マーケティング部 グループ長 山田 岳史 様
詳細
ハイレゾのGPUクラウドは、NVIDIA H200 GPUを手軽に利用できるサービスです。
オンプレミス環境に比べて低コストで、大規模なAI開発や研究にかかる費用を大幅に削減できます。
すでに製造業、大学、スタートアップなど、幅広い分野で活用が進んでいます。
今回のセッションでは、オンプレミスとクラウドの違いを比較しながら、AI開発におけるコスト最適化のポイントを解説します。
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ランチセッション
ベトナム発GPUクラウド（FPT AI Factory）の１年を振り返る
FPTジャパン Data ＆ AI Intagration シニアマネージャー 鳥居 隆史 様
詳細
FPTは昨年ベトナムと日本のリージョンでFPT AI Factoryのサービスを開始し、GPUリソースの提供だけでなく、モデルハブやファインチューニングなどAI開発支援のマネージドサービスも拡充してきました。
この1年間のサービス進化と現場での商談や事例を振り返りつつ、GPUクラウドの現在、日本とグローバルの事情などをエンジニア視点で深堀りします。
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ランチセッション
AI導入をもっと身近に
Tenstorrentが拓くAIインフラの未来
テンストレントジャパン株式会社 Sales Manager of AI Product Business 日野 創 様
詳細
テンストレントは「誰もがAIを利用できる世の中を実現する」というコンセプトの下、コスト性能が極めて高い先進的なAIアクセラレーター／サーバーを開発しています。
従来のGPUサーバー環境での使い勝手はそのままに、AIインフラ導入のエントリーポイントを下げ、限られた投資でAIモデルを効率的に動かすことを可能にする、その革新性についてご紹介します。
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ランチセッション
説明可能なSLM（eXplainable SLM：XSLM）の可能性と未来の展望
上智大学大学院 応用データサイエンス学位プログラム 准教授 深澤 佑介 様 ※日本HP講演ゲストスピーカー
詳細
近年、軽量ながら高性能な SLM (Small Language Model) が増加しています。
SLM は LLM に比べて計算コストが低く、デプロイが容易であるというメリットを有しており、この特性は LLM において課題とされている「説明可能性」の向上にも寄与します。
SLM はパラメータ数が少なく、学習による入出力の変化を追跡しやすいため、モデルの判断に影響を与えた特徴を解析しやすく、その結果、説明可能性の向上が期待されます。
本講演では、SLM の概要、説明可能なAIを実現する技術、そして説明可能な SLM (eXplainable SLM: XSLM) に関する取り組みについて紹介します。
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説明可能なSLM（eXplainable SLM：XSLM）の可能性と未来の展望
上智大学大学院 准教授 深澤 佑介 先生
詳細
近年、軽量ながら高性能な SLM (Small Language Model) が増加しています。
SLM は LLM に比べて計算コストが低く、デプロイが容易であるというメリットを有しており、この特性は LLM において課題とされている「説明可能性」の向上にも寄与します。
SLM はパラメータ数が少なく、学習による入出力の変化を追跡しやすいため、モデルの判断に影響を与えた特徴を解析しやすく、その結果、説明可能性の向上が期待されます。
本講演では、SLM の概要、説明可能なAIを実現する技術、そして説明可能なSLM (eXplainable SLM: XSLM) に関する取り組みについて紹介します。
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AIセッション
Kotoba Technologies, Inc. 小島 熙之 様
音声生成AI開発の最前線
Kotoba Technologiesが手掛ける最先端の音声生成AIの研究開発、されに一歩踏み込んで生成AIの研究開発の裏側やこの業界で生き残って行くための戦略を技術・最新のデモ・ビジネスの視点などを組み込んでお話しさせて頂きます。
日本拠点の音声生成AIスタートアップ「Kotoba Technologies」の共同創業者兼CEO。同社では独自の音声生成AI技術による同時通訳機能を開発し、言語の壁をなくすことを目指している。同社は経産省・NEDOのGENIAC事業に3期連続採択。米国コーネル大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得。AI のトップカンファレンスであるEMNLP 2022で最優秀論文賞を受賞。国産LLM開発プロジェクトFugaku-LLM の共同創設者。
Crossfit / Hyroxにはまってます。仕事した分だけ体を動かしたくなるこの頃です。
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