GPU UNITE 2023
Day2：イメージングAI Day
Technical Session
2023年10月20日（金）13:30-17:30
GPU UNITE 2023 Day2「イメージングAI Day」は、株式会社モルフォ 黒田様、オムロンサイニックエックス株式会社/株式会社Ridge-i 牛久様にオーガナイザーを毎年務めていただいており、その時のホットな講演者様をご紹介いただいています。
高度な画像処理と最先端のAI・ディープラーニング技術を融合させた「イメージングAI」は、様々な分野で活用が広まっています。
「イメージングAI Day」では、画像認識技術を活用されているAI企業の方々に、生成AIを取り入れた技術など、最新の取り組みについてご講演いただきます。
また、基調講演では「みんなの首里城デジタル復元プロジェクト」に携わられた東京工業大学 准教授 川上 玲 先生にご登壇いただきます。
最新のNeRF（Neural Radiance Fields）を活用した3Dモデルの生成についてもお話していただきます。
株式会社モルフォ
プリンシパルリサーチャー
黒田 康浩 様
オムロンサイニックエックス株式会社 Principal Investigator /
株式会社Ridge-i Chief Research Officer
牛久 祥孝 様
また、質問＆ディスカッションタイムを各講演後に設けています。
モデレータは、オーガナイザーのお二人に務めていただきます。
質問＆ディスカッションタイムでは、参加者からの質問に講演者からお答えいただくと共に、その他の登壇者の方々にも参加いただき、講演の中だけでは聞けなかったことなど、ざっくばらんにディスカッションしていただきます。
本ディスカッションが、参加者にとって、新しいアイデアにつながるきっかけとなれば幸いです。
ディスカッションタイムもお楽しみください！
Day2 プログラム・講演概要
2023年10月20日（金）
プログラムは予告なく変更する場合があります。
13:30-13:40
オープニング
（10分）
- ご挨拶 … GDEPソリューションズ株式会社
- ご紹介 … オーガナイザーのご紹介
13:40-14:20
基調講演
（40分）
三次元モデルの構築と活用 ―文化財を例に
東京工業大学 工学院システム制御系
准教授 川上 玲 先生
実世界の三次元モデリングはコンピュータビジョンで古くから取り組まれ、文化財はその主要なアプリケーションの一つであり続けてきました。
本講演では、文化財のモデル化手法について古典から現在までの手法を俯瞰し、モデルの利用法についても講演者の経験を交えて紹介します。
また、近年のNeRF（Neural Radiance Fields）を用いたモデル化や拡散モデルに基づく三次元モデル生成についても概観します。
プロフィールはこちら
2008年東京大学にて博士取得（情報理工学）．東京大学や大阪大学などでの特任のポストを経て2020年より東京工業大学特任准教授と株式会社デンソーITラボラトリシニアリサーチャーを兼務．2022年より東京工業大学准教授．物理ベーストコンピュータビジョンに始まり，物体認識や深層学習の品質保証のための基盤技術の開発に従事してきた．2003年山下賞，2019年AMDアワードリージョナル賞，2020年Len Curtis Award，2022年MIRU長尾賞を受賞．
[ハマっていること：子育て、野菜作り][好きな食べ物：アジア料理、薬味]
14:20-14:40
質問＆ディスカッションタイム
（20分）
川上先生へのご質問と、その他の登壇者にご参加いただき、講演の中では聞けなかったお話やこれからのAI技術について、ざっくばらんにディスカッションしていただきます。
（参加者の方からの質問や意見も取り上げます。）
14:40-15:00
講演1
（20分）
画像AIの進化におけるAIコンペティションの役割 〜生成AIの誕生と今後の展望〜
株式会社SIGNATE
代表取締役社長CEO 齊藤 秀 様
SIGNATEは約10万人のAIエンジニアが登録する国内最大のAIコンペティションプラットフォームを運営しています。
本講演では、画像AIの技術発展におけるAIコンペティションの役割や生成AIの登場による今後の展望についてお話しいたします。
また、AIコンペティションがもたらす社会的意義・開催組織および参加者が得られるメリットについて事例を交えて紹介いたします。
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博士(システム生命科学)、オプトホールディング CAO（Chief Analytics Officer）を経て41歳でSIGNATEを設立。幅広い業種のAI開発、データ分析、共同研究に従事。政府のデータサイエンティスト育成及び産業データ活用関連の委員に多数就任。筑波大学人工知能センター客員教授、国立がん研究センター研究所客員研究員。社会全体がデジタル化する中で、データを活用する人材が圧倒的に不足している問題を解決したいという想いで起業。
[ハマっていること：庭いじり、サウナ、ChatGPT]
[好きな食べ物：（クラフト）ビール、焼き鳥]
15:00-15:20
質問＆ディスカッションタイム
（20分）
齊藤様への質問タイムと、その他の登壇者にもご参加いただき、講演の中では聞けなかったお話やこれからのAI技術について、ざっくばらんにディスカッションしていただきます。
（参加者の方からの質問や意見も取り上げます。）
15:20-15:40
サポーター講演
（20分）
異常検知に関する山梨大学との共同研究
株式会社コンピュータマインド
開発第2Gr. R＆D推進室
エキスパート 進藤 佑樹 様
コンピュータマインドでは製造業・医療分野向けにAIを用いたマシンビジョンの提案・開発を行っています。
そこでは異常データの収集が大きな課題となっています。
山梨大学との共同研究で深層学習ベースの外れ値検知技術の研究に取り組んでおり、正常データの特徴を用いた高精度な異常検知モデル開発に取り組んでいます。
本セッションではCutPasteという自己教師あり学習ベースの外れ値検知における、発展手法についてお話します。
15:40-15:50
休憩タイム
（10分）
15:50-16:10
講演2
（20分）
AI開発を支援するデータプラットフォームFastLabel活用事例
FastLabel株式会社 AI Lab
取締役 鈴木 健史 様
FastLabelでは、AI開発を支援するアノテーションツールおよびMLOps支援する機能を有したデータプラットフォームを開発・提供しています。
本講演では、データプラットフォーム「FastLabel」の活用事例、アノテーションによる精度向上事例、生成AIを取り入れた機能や事例をご紹介します。
プロフィールはこちら
早稲田大学大学院創造理工研究科修了。
在学中、国内外4つの学会にて研究発表、査読付き論文採択を経験。
株式会社ワークスアプリケーションズで、会計SaaS立ち上げや複数のAIプロジェクトを経験後、法人向けフードデリバリー企業を共同創業。その後、独立しFastLabelを共同創業。
[ハマっていること：キャンプ、サウナ]
[好きな食べ物：ラーメン]
16:10-16:30
質問＆ディスカッションタイム
（20分）
鈴木様への質問タイムと、その他の登壇者にもご参加いただき、講演の中では聞けなかったお話やこれからのAI技術について、ざっくばらんにディスカッションしていただきます。
（参加者の方からの質問や意見も取り上げます。）
16:30-16:40
サポーター講演
（10分）
NVIDIA A100以外もおすすめ！
年度末向けハイエンドGPUのご紹介
菱洋エレクトロ株式会社
ソリューション事業本部
山﨑 博人 様
AI開発・導入にあたり、どんな環境を整備すればいいのかわからない！という方へ、AIに欠かせないGPU環境とは？最新事例を交えてご紹介します。
入手困難となっているNVIDIA A100難民となっていらっしゃる方へ、各アプリケーションに最適なハイエンドGPUをご紹介します！
導入に向けたお得なキャンペーンもございますので、ぜひご聴講いただけますと幸いです。
16:40-16:45
GPU製品紹介
（5分）
サーバー用GPU がデスクサイドで使える、
液冷のメリット・デメリット？！
GDEPソリューションズ株式会社 牛木 威志
16:45-17:05
講演3
（20分）
AI基盤モデルと完全自動運転への挑戦
Turing株式会社
取締役CTO 青木 俊介 様
完全自動運転実現のためには、道路上で発生する様々な事象に対して、リアルタイムかつ安全に運転行動を決定する必要があります。
チューリング社ではこの課題を解決するために、AI基盤モデル・マルチモーダルモデルの開発に取り組んでいます。
本講演ではこれまでチューリング社で取り組んできた自動運転技術やマルチモーデルライブラリ「Heron」について紹介し、令和の新興自動車のメーカーとなるためのロードマップを紹介します。
プロフィール
米・カーネギーメロン大学 計算機工学科で博士号取得。米国では自動運転システムの開発・研究に従事し、サイバー信号機の開発や大手自動車企業の自動運転システム開発に携わる。2021年より国立情報学研究所 助教として着任し、青木研究室を主宰。2021年8月に完全自動運転とEV車両の開発を行うTuring株式会社を共同創業し、取締役CTOとして参画。人工知能による完全自動運転システムの実現を目指す。MITテクノロジーレビュージャパンより35歳未満のイノベーターIU35に選出。
[ハマっていること：海釣り][好きな食べ物：汁なし担々麺]
17:05-17:25
質問＆ディスカッションタイム
（20分）
青木様への質問タイムと、その他の登壇者にもご参加いただき、講演の中では聞けなかったお話やこれからのAI技術について、ざっくばらんにディスカッションしていただきます。
（参加者の方からの質問や意見も取り上げます。）
17:25-17:30
クロージング
（5分）
ご登壇者いただいた方々に今日の感想や、GPUへの期待などをお聞きして締めたいと思います。
最後までお楽しみください！
GPU UNITE 2023 開催概要
オンラインLIVE配信（Zoom）
13:30 - 17:30
参加費：無料
★ オンデマンド配信は、基調講演、NVIDIA講演のみ後日、公開する予定です ★
会場（東京：KANDA SQUARE）開催
13:00 - 18:00
参加費：有料
主催
後援
Special supporters
Networking supporters
