2022年7月5日、和泉研究室の平野正徳さん（D2）がIIAI AAI 2022においてBest Paper Awardを受賞しました。

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

Best Paper Award in IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics 2022
https://iaiai.org/conference/aai2022/
本Congressにおいて、最も優秀な論文に送られる賞

 

＜受賞された研究・活動について＞

【発表タイトル】
Analysis of Demand Response Scenarios by Industrial Consumers Using Artificial Electric Power Market Simulations
【研究内容】
実際の日本の工場における電力使用にフォーカスをあて、デマンドレスポンスと呼ばれる電力使用のパターン変化をさせた場合の効果について分析を行った。
デマンドレスポンスは、電力需給がひっ迫する状況への解決策として注目されがちであるが、実際にはCO2の削減効果や電力調達効率化においても有用である。
そこで、本研究においては、シミュレーション環境を作成し、様々なデマンドレスポンスを比較分析をおこなうことで、実際にデマンドレスポンスを行う際に有用な示唆を得た。

 

<今後の抱負・感想>

本論文の共著者である若杉くんの貢献なくはこの賞を受賞することはできなかった。共著者にこの場を借りて感謝するとともに、私自身もさらに精進したいと考えている。

【受賞／表彰等】2022年6月22日、大澤幸生教授が人工知能学会において業績賞を受賞しました。

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

賞名称：人工知能学会業績賞

社団法人人工知能学会では、人工知能に関する学術またはその応用に関し、著しい業績を成し遂げた者を表彰し、もって学術またはその応用のより一層の発展を奨励することを目的として、人工知能に関する学術またはその応用に関し著しい実績がある者のうちから選定して学会員である個人に業績賞を贈呈します。選考方法は正会員、役員等による記名推薦に基づき、選定委員会（委員長1名、幹事2名、委員からなり今回の総数は21名）により選定されます。審査基準は人工知能に関する学術またはその応用に関しての業績とその寄与と波及効果を考慮し、特に独創性あるいは、有用性を重視するものです。

表彰は6月22日(社員総会終了後)に行われ、受賞者には賞状と記念メダルが贈呈されました。東京大学では辻井潤一教授以来二人目の受賞で、工学系研究科では初受賞となります。

 

＜受賞された研究・活動について＞

受賞理由：データ保有者とデータ解析者の相互作用に着目した先駆的研究

大澤幸生氏はデータ解析がデータ保有者とデータ解析者との相互作用に着目し、そのプロセスの本質を追究してきました。まず、1998年にKeyGraph のアルゴリズムを発表、地震、ビジネス、医療等のデータに活用し、本手法によって抽出されるグラフ構造から単に共起性のネットワークのみならず、周辺的な領域が、専門家のイノベーションを誘発することを報告、その発見プロセスをチャンス発見プロセスと名づけ、さらにこれを発展させデータ科学における様々な概念を提案しました。その後、データ解析をデータサイエンティストとドメインの専門家とが知と価値の錬成の場であることを発見して知識とデータ相互作用に着目し、専門家のもつ潜在構造の炙り出しに基づき、データの設計と使用可能なデータから対象の潜在構造を可視化するプロセスであるInnovators’ Marketplace on Data Jacket(IMDJ)を2013年に提案し、その上での専門家のイノベーション創成を促進する様々な技術を開発してきました。さらに、IMDJを単一分野のみならず異分野間のデータが流通する多層空間に拡張し、異種データネットワークからなる創造的データ市場においてデータ間の相互作用を説明する研究開発を進めています。

IMDJの手法はビジネス領域に対する応用のみならず、COVID-19の流行予測のプロジェクトにも適用され、人の分布、特に「知らない人との接触」が本質的な情報であることを意味するStay with Your Communityという原理を発見し、2020年に発表しました。この成果で専門家に対して他手法では得られなかった有益な提言を行うことができました。

以上、大澤幸生氏はデータ駆動型イノベーションの本質を追究し、さまざまなアルゴリズムを開発したのみならず、自らさまざまな領域に適用し、大きな成果を得てきた。データ解析の本質に対する四半世紀にわたる一貫した研究成果は人工知能学会の業績賞に値するとの理由により受賞しました。

＜今後の抱負・感想＞

誠に光栄です。多くのメディアがごく最近の人工知能のトレンドを見て日本のレベルを低く評価しがちですが、人工知能は機械学習を同義ではなくはるかに広大な分野であり、日本の人工知能学はその広大な分野の夢と本質を追求する発展性と魅力において、世界のトップだと私は思っています。そんな人工知能分野における偉大な先輩、同世代、若手の皆様をさしおいて私を評価して頂けたことは誠に光栄の至りです。

しかしながら、賞を私が頂くだけでは、本来工学が追求する人間社会の利益としてはあまりにも限界がありますので、その内容と発展の方向を今後もお伝えしてゆきたいと思います。データ連成イノベーションリテラシー（DFIL）社会連携講座による記念講演会には研究科長はじめ様々な方にご祝辞など頂けることとなり、深く感謝しております。今後とも、知識システムを育てる工学と３D連携（産官民学×国際×学際）の発展に微力をささげたいと願っております。

【受賞／表彰等】2022年5月21日、大澤・早矢仕研究室の早矢仕晃章講師が船井情報科学振興財団 研究奨励賞を受賞しました。

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

賞名称：船井情報科学振興財団 研究奨励賞

説明： 情報科学、情報技術分野を中心に広く理工系分野において、顕著な研究業績のあった若手研究者に与えられる賞です。

 

＜受賞された研究・活動について＞

受賞テーマ： データ利活用知識基盤構築による異分野データ協創と設計支援システムの開発と応用

https://funaifoundation.jp/grantees/young_awardees_up_to_now_21.html

 

<今後の抱負・感想>

このような名誉ある賞をいただき、大変光栄です。データは、世の中で起こる様々な事象を観察・記録し、伝達する人間の営みそのものです。ここには分野横断的かつ魅力的なトピックが非常に多くあり、データと人のインタラクションを創発する技術開発は来るデータ駆動社会に大きく貢献できると考えています。今後は国内外の仲間・コミュニティ作りにも力を入れていき、研究の魅力を発信していきたいと考えています。

2022年5月25日、髙橋・万研究室の高倩さん（D2）、佟驍航さん（D1）、趙子豪さん（D1）、徐若塵さん（D1）が「2022年SAMPE学生ブリッジコンテスト世界大会」で優勝しました。

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

SAMPE（Society for the Advancement Material and Process Engineering）学生ブリッジコンテスト世界大会は繊維強化複合材料による橋の軽量性を競う年1回の大会で、強化繊維の種類と橋の形状により8つのカテゴリーに分かれており、東大チームが2022年のカテゴリーB（炭素繊維を用いた中空長方形断面）で優勝しました。

 

＜受賞された研究・活動について＞

この世界大会には日本大会の優勝チームが日本代表として派遣されるもので、高橋・万研究室は日本大会で過去3年連続優勝してきましたが、世界大会が開催されたのはコロナの影響で3年ぶりでした。炭素繊維の異方性を活用したFEMによる最適構造設計の後に手作業で成形と評価試験を何度も繰り返し、外観と音診断から強度のバラツキが最も小さいと推定された勝負橋で世界大会に望みました。

 

<今後の抱負・感想>

この度、このような賞をいただき大変光栄に思います。今回の受賞にあたり様々なサポートをしてくださった研究室の方々に深く感謝いたします。現在我々ができるベストを尽くした作品で挑みましたが、入賞常連のワシントン大学やUCLAなど世界の強豪大学を抑えての優勝は運にも味方された結果と考えています。今回これらの強豪大学と交流して貴重な気付きやアドバイスを得ることができましたので、今後もデザインと成形技術をさらに改善して研究室の後輩に伝えていきたいと思います。

2022年3月4日、柴崎研究室の小菅直樹さん（M2）が日本物流学会において物流研究奨励賞を受賞しました。

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

日本物流学会物流研究奨励賞（日本物流学会正会員が3名以上所属する教育機関・研究機関等に在籍する学生・若手研究者のうち、特に顕著な成果を収めた優秀な物流研究者に対して与えられる）

 

＜受賞された研究・活動について＞

論文題目：ドライバルク貨物を含むインターモーダル国際物流ネットワークモデルの構築

概要：本研究は，従来コンテナ貨物のみを対象としていた全世界インターモーダル国際物流ネットワークモデルにドライバルク貨物輸送ネットワークを追加し，より包括的なモデルへと拡張したものである．具体的には，ドライバルク貨物のうち鉄鉱石と石炭を対象に，AISデータ等に基づく海上輸送実績から鉄鉱石取扱76港湾，石炭取扱130港湾を抽出し，各港湾間の輸送船舶サイズを推計する選択モデルを構築したうえで，その輸送費用や所要時間を含むドライバルク海上輸送ネットワークを全世界インターモーダル輸送ネットワークと統合し，コンテナ貨物輸送と陸上輸送容量を共有する貨物配分モデル（経路選択モデル）を構築した．

 

<今後の抱負・感想>

まずは，本賞の受賞にあたり，柴崎先生はじめ，サポートいただいた方々に深く感謝いたします．大学での3年間の研究活動とその成果を評価していただき，このような栄誉ある賞をいただけたことを大変誇りに思います．柴崎研究室では，普段の研究活動をはじめ，輪読やゼミ，ジャーナルへの論文投稿や国際学会での発表，さらに海外現地でのフィールドワークなど，非常に多様かつユニークな，実りの多い経験をさせていただきました．今後は大学から離れますが，研究で得た経験を活かし，社会に貢献していけるよう邁進して参ります．

2022年3月5日、大澤・早矢仕研究室が、横浜市オープンデータ特別功労賞を受賞しました。

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

賞名称：横浜市オープンデータ特別功労賞

横浜市では、横浜オープンデータソリューション発展委員会を組織し、学術目的のみならず様々な事業におけるオープンデータの共有と利活用を市民の自発的な活動を推し進めてきました。この活動は、生活と事業における様々な文脈でイノベーションをめざす市民の自発的活動を中心としながら、横浜市役所や大学が強くサポートするという意味ではわが国での先端的な活動であり、世界一斉開催のインターナショナルオープンデータデイに市を挙げてイベントを実施するなど活発な活動を推進してきました。この賞は、横浜市の１０年間の活動を経て発展的終結を迎える横浜オープンデータ発展委員会から、その１０年間を振り返って貢献の大きかった３団体に与えられたものです。

 

＜受賞された研究・活動について＞

 大澤・早矢仕研究室は横浜市のオープンデータ活動の早期から、独自に開発したデータジャケットをはじめとするデータ共創支援技術を提供し、横浜市のオープンデータのカタログ化やそれによる価値創成に貢献してきました。独自技術を用いたワークショップも度重ねて多数の市民を迎えて実施して事業創成も導き、また直接データに触れる技術を持たない人も推進できるようなデータ利活用プロセスを展開したことが評価され、3月5日に開催されたインターナショナルオープンデータデイ2022＠横浜（主催：横浜オープンデータソリューション発展委員会、後 援：横浜市政策局、横浜市デジタル統括本部）にて本賞を受賞しました。

 

<今後の抱負・感想>

「データジャケット」を基本とする当研究室のさまざまなデータ共創支援技術とそれによる共創活動から得られたデータ利活用事業は数多くあります。しかしながら、近年ビッグデータやAIという技術への注目への傍らで、ともすると隠れがちになっているのが「新しい人の繋がりを生む」という、データに関するコミュニケーションの効果です。電子化される以前の多様な事象に関する知識や、そのダイナミクスのモデルを結び付けることによって私たちは新たな現象を捉えることができるようになりますが、その過程の中で他者の知識を尊重し、人間関係を形成し、物心ともに豊かな社会を生み出すことができます。このデータ連成イノベーションを横浜市の皆さんが活かせる原動力にはハマッコたちの心の繋がりがありましたが、さらに万人が繋がりを作り出すリテラシーに発展させて日本と世界に普及させる活動を今後も進めます。ぜひご注目ください。

2021年11月30日、越塚研究室の松永拓也助教が日本機械学会第34回計算力学講演会(CMD2021)において優秀講演表彰を受賞しました。

 

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

「優秀講演表彰」

当該年度の計算力学講演会において優秀な講演を行った講演者に対して贈られる賞です。

 

＜受賞された研究・活動について＞

講演タイトル：LSMPS法の数値安定化と複雑な自由表面流れへの適用

講演概要：LSMPS (Least Squares Moving Particle Semi-implicit) 法は最近開発された新しい粒子法であり、従来手法に比べて計算精度が高い特徴がある。しかし、自由表面流れに適用した場合には数値的に不安定化しやすい欠点があり、適用範囲が極めて限られていた。本研究では、LSMPS法に対する複数の数値安定化手法を新たに考案し、自由表面流れに対するロバスト性を向上した。

 

<今後の抱負・感想>

名誉ある賞をいただき光栄です。今度も先進的な研究に取り組んで行きます。

 

【受賞／表彰等】2022年2月12日、大澤幸生教授が、KES Internationalからリサーチアワードを受賞しました。

＜受賞した賞の名称と簡単な説明＞

賞名称：リサーチアワード
KES (Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems) Internationalは本部を英国セルビーにおき、知識集約型のテーマ、知識の移転に携わるすべての人々に、プロフェッショナルなコミュニティ、ネットワーク、研究、出版の機会を提供するための学会組織で、約5000名の研究者、エンジニア、実務者からなるコミュニティで20年以上にわたり、知能システム分野で会議開催等を行っています。この賞は、KES Internationalから大澤氏の長期的な学術的貢献に対して授与された賞です。

 

＜受賞された研究・活動について＞

受賞理由： KES国際会議で2004年に自ら提唱したチャンス発見学について基調講演を行いましたが、2021年にはこれを発展させて創造的データ市場を工学の対象としイノベーションの技術を進展させ17年ぶりに基調講演を行い、「ビジョン、知性、発明、そしてプロフェッショナル・コミュニティとKESインターナショナルへの優れた貢献」に対してKES International創設者のLakhmi Jain氏から、International Symposium on Socionetwork Strategies and Market of Data（和歌山県白浜においてハイブリッド開催）の場において大澤氏の業績の概要を説明をした上で授与されました。ISSSMDでのOutstanding Achievement Awardと共に受賞しました。

<今後の抱負・感想>

データからのチャンス発見という研究テーマを私が立ち上げた1999～2004年ごろはディープラーニングの元祖となったネオコグニトロンから20年経ち、成熟した機械学習技術のみならず人にとって解釈可能性の高い解析技術や可視化技術が日々生み出されるAIカンブリア紀でした。これらの技術を適宜用いて人が利用できる知識の獲得に用いるデータマイニングという方法論を、多くのビジネスマンが知り高額なデータマイニングを買い求めていました。データマイニングにおいては、機械に任せきりにするのではなく、人間（「人」ではなく「人の間」で起きる相互作用をさす）がデータを生み出し、自身の知的活動の中に取り込んでゆきます。人の目、耳、手、口、足が重要であることは、機械学習の過信に対するユーザたちの反省から、当時から周知のことでした。チャンス発見学は、人がデータから自分の意思決定に役立つ情報を得る上で「人手」がどのような役割を果たし、またいかなる方法で人がコミュニケーションを行うとチャンスの発見に達するかということを掘り下げて研究したものです。この成果は現在、創造的データ市場設計学などに発展し、多くの企業、自治体、医療者などにおける事業を支えています。「ブーム」に圧倒されて評価されにくいかと思っていましたが、こうして注目を続けてくださる方々がおられるのは嬉しく、社会にとって利することと思います。

【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）