【受賞／表彰等】システム創成学専攻の大澤幸生教授

 

2021年１２月１３日、大澤幸生教授がIntelligent Systems Design and Applications (ISDA’21) , Hybrid
Intelligent Systems (HIS’21), Information Assurance and Security (IAS2021), Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2021), Innovations in Bio-Inspired Computing and Applications (IBICA’21), Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC 2021) ,Information and Communication Technologies (WICT’21)の７国際学会の合同会議において、Innovative Research Awardを受賞しました。

 

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

Innovative Research Award


説明：Intelligent Systems Design and Applications (ISDA’21) , Hybrid Intelligent Systems (HIS’21), Information Assurance and Security (IAS2021), Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR 2021), Innovations in Bio-Inspired Computing and Applications (IBICA’21), Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC 2021) ,Information and Communication Technologies (WICT’21)の７国際学会の合同会議において、学術界と産業界の両面に対しイノベーションに資する研究業績を持つ研究者に対して米国Machine Intelligence Research Labs（米国ワシントン） から贈られる賞です。本年から創設されました。

 

＜受賞された研究・活動について＞

発表/ポスターのタイトル（→受賞理由）：データジャケットによるデータ市場における技術的貢献および長期にわたる（人工知能関連の）学術コミュニティにおける書物編纂と会議関連活動に対して（To recognize technical contributions in the Innovators Marketplace on Data Jackets and outstanding long-term services to the community through editorial and conference related activities）

講演概要：講演に対する賞ではありませんが、受賞時に依頼された基調講演です。

演題：データ連成イノベーションのリテラシーとしての特徴概念の表出化（Elicitation of Feature Concepts as Data Federative Innovation Literacy）

基調講演概要：講演者は2000年以降、データサイエンスの一分野であるチャンス発見学を創始し、具体化してきた。チャンス発見とは、人間の意思決定にとって意味のある事象に関するデータの一部である、有用性の高い情報を検出し説明することである。当時、チャンスに結びつく潜在的なダイナミクスを表現するためには、対象世界のネットワークモデルにおける構造がカギになると考えていた。そして、チャンス発見の方法を、データセットのメタデータを対象として転用することによって、データの有用性を説明するために拡張しました。ある事象に関する情報の有用性を他事象との関連性を考慮して説明するというチャンス発見の方法論は、データセットの有用性を、他のデータセットとの関連性から説明する方法論に発展させることができた。しかしながら、接続可能な（属性や使用目的を共有する）データセットを組み合わせて作成された新しいデータセットから得られる情報は解釈が難しい。元のデータセットと同じ分析モデルではデータ利用者の要求も対象世界のダイナミクスも異なるため、元のデータセットと同じ分析モデルをそのまま適用することができないためである。そこで、対象とする新たなデータを用いる前に、「特徴概念」（Feature Concept）を描き出すという着想を得た。特徴概念とは、データの中から取り出したい概念のモデルであり、変数のような単純な特徴では表現できないが、概念的な図解であれば表現できる。決定木やクラスター、さらにはディープニューラルネットワークなども特徴概念の例として位置づけられる。この基調講演では、チャンス発見とデータジャケットを用いた創造的なコミュニケーションのデザインの歴史を、マーケティング、地震前兆の検知、COVID-19拡散リスクの抑制など、いくつかの応用事例とともに振り返り、これらの事例で引き出され使用された特徴概念を紹介する。ここでの重要なメッセージは、特徴概念を表出化し、共有し使用/再利用する能力は誰にでも習得でき、データ連携イノベーションのリテラシーとなることである。

 

<今後の抱負・感想>

この賞の受賞時の基調講演には人工知能研究にかかわる多くの聴講者が世界から参加されており、機械学習、自動化という固定観念から脱却して「人の、人による、人のためのデータとイノベーション」という私のスローガンとあわせて関心を向けて頂けたと感じていますし、私が言わなくてもこの関心は世界中の多様な専門領域がひしめき「知のプレート境界線」に巨大なエネルギーを蓄えているところだと考えています。２０２２年４月から、「データ連携イノベーションリテラシー」を社会連携講座として設置し、異業種の４社の支援と参加により推進します。学術界と産業界からの期待をポジティブに裏切る発展をめざしたいと思います。

 

 

 

 

 

【受賞】高橋研究室が出場した学生ブリッジコンテスト日本大会でワンツーフィニッシュ！

2021年12月3日、IHI/SAMPE Japan学生ブリッジコンテストにおいて高橋研究室から出場した2チームがそれぞれ優勝、準優勝しました。優勝チームは2022年5月に米国ノースカロライナ州で開催される世界大会に日本代表として派遣されます。

 

＜受賞した賞の説明＞

設計荷重（7,200lbf≒3,266kgf）に耐えた炭素繊維強化プラスチックス製の橋の中から、重量の軽い順に順位が付けられます。今回の優勝チームはわずか670gの橋で8,486lbfの荷重に耐えており、世界大会でもメダルが狙える好成績です。

 

＜受賞チーム＞

優勝チーム名：クールドック
メンバー：徐若塵（リーダー、D1）、趙子豪（D1）、黃偉釗（D1）、中村洋大（M2）、横溝航大（4年）

最大耐荷重：8,486lbf

ブリッジ重量：670g

準優勝チーム名：7200lbfへの道

メンバー：佟驍航（リーダー、D1）、高倩（D2）、山崎司（M1）、胡宇軒（M1）、鈴木智貴（4年）

最大耐荷重：8,307lbf

ブリッジ重量：725g

<今後の抱負・感想>

徐若塵：
優勝、大変光栄です。受賞にあたり、チームの皆様に心より感謝申し上げます。今後も研究に精進して参りたいと思います。

佟驍航：
コンテストで2位に入賞でき嬉しく思います。チームの努力が報われました。貴重なアドバイスをいただいた指導教員の高橋先生と多大なご協力を賜りました研究室の皆様に心より感謝申し上げます。今後は、世界大会に向けて、努力を惜しまずデザインと技術を改善します

Xu et al Winner of Category B（カテゴリーB優勝）

 

Tong et al Second Prize of Category B（カテゴリーB2位）

【受賞】2021年12月3日、第17回先端材料技術協会国際シンポジウムにおいて高橋研究室のXiaohang Tongさん（D1）が最優秀学生発表賞、Ruochen Xuさん（D1）が優秀学生発表賞を受賞しました。

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

最優秀学生発表賞：
第17回先端材料技術協会国際シンポジウムにおいて、最も優れた学生発表に対して贈られる賞です。

優秀学生発表賞：
第17回先端材料技術協会国際シンポジウムにおいて、優れた学生発表に対して贈られる賞です。

 

＜受賞された研究・活動について＞

最優秀学生発表賞のタイトル：
Preload relaxation in bolted carbon fiber reinforced thermoplastics joints

講演概要：
移動体の電動化や自動運転化により軽量で低コストな構造体をマルチマテリアルにより効率的に製造する研究が加速化している。本研究は超軽量素材であるCFRTPを金属材料等とボルト接合する際に問題となる接合力の低下現象を実験とシミュレーションで明らかにしたものである。

最優秀学生発表賞のタイトル：
Prediction of tensile strength distribution of CFRTP-SMC by monte carlo simulation

講演概要：
連続繊維CFRPは航空機等の大型構造の小規模生産では成功してきたが、乗用車・ロボット・ドローンなど小型準複雑構造の大量生産には不連続炭素繊維と熱可塑性樹脂によるCFRTPが不可欠となる。本研究はモンテカルロシミュレーションにより不連続CFRTPの強度のバラツキと原因を明らかにし、低強度要因を排除することでより高強度でバラツキの小さな構造体の製造法を明らかにした。

 

<今後の抱負・感想>

Xiaohang Tong：
この度は最優秀学生発表賞を頂き、大変光栄に思っております。ご指導いただいた高橋先生をはじめ、本研究に携わってくださった研究室の皆様に支えられて今回の受賞に至りました。誠にありがとうございます。今後も研究に励んでいきたいと思います。

Ruochen Xu：
国内最大規模の国際シンポジウムにおいて優秀学生発表賞をいただき、大変光栄です。本研究をサポートいただきました皆様に感謝いたします。今後の研究に精進してまいりたいと思います。

 

Xiaohang Tong：Bset Student Presentation Award

Ruochen Xu：Student Presentation Award