東京大学、電気通信大学、グリッドによる産学連携プロジェクト 「人工知能研究室」開設記念セミナーを4月13日開催

株式会社グリッド(本社：東京都港区、代表取締役：中村 秀樹、以下「グリッド」)は、東京大学および電気通信大学との産学連携プロジェクトとして、東京大学 先端科学技術研究センター内に「人工知能研究室」を開設いたしました。

当社は、2016年春に自社開発した機械学習／深層学習フレームワーク「∞ReNom(リノーム)」を発表後、海外および国内の多くの企業の方々とともに、社会インフラが抱えるさまざまな困難な課題を解決すべく、取り組んでまいりました。今後は、物理モデルと人工知能の融合をテーマに、東京大学および電気通信大学とともに、新たなアルゴリズムの研究に取り組んでまいります。

つきましては、本研究室の開設を記念し、以下のとおりセミナーを開催いたします。


■開催概要
日時　　　： 2017年4月13日(木)　開場13:00　開演13:30
会場　　　： 東京大学 生産技術研究所 An棟2階 コンベンションホール
参加費　　： 無料
定員　　　： 200名
共催　　　： 東京大学 先端科学技術研究センター、株式会社グリッド
特設サイト： http://www.gridpredict.jp/lab/


■申込方法
以下、当社サイトよりお申込みください。
http://www.gridpredict.jp/contact/

お名前、ご連絡先など各項目にご入力後、「内容」項目内に以下をご入力の上、送信ください。

・「記念講演参加希望」
・参加希望人数(複数参加の場合のみ)

※お申込み多数の場合は、抽選とさせていただきます。予めご了承ください。
　当選者の方には、申込締切後ご登録いただきましたメールアドレスにご連絡させていただきます。


■申込締切日
2017年4月6日(木)


■講演内容
「リビングデバイス：昆虫の知能が拓くあたらしいモノづくり」
　東京大学 先端科学技術研究センター　所長　神崎 亮平 氏

「先端研・産学連携新エネルギー研究施設の活動紹介」
　東京大学 先端科学技術研究センター　教授　岡田 至崇 氏

「量子物理と深層学習を融合した量子人工知能の開発」
　国立大学法人電気通信大学　i-パワードエネルギー・システム研究センター 准教授
　株式会社グリッド 最高技術顧問　曽我部 東馬

上記講演に加え、機械学習／深層学習フレームワーク「∞ReNom」による製造、インフラ、エネルギー問題へのAI適応事例や、深層強化学習を用いた最新技術事例などをご紹介します。


■講演者紹介
◇東京大学 先端科学技術研究センター　所長　神崎 亮平 氏
1986年筑波大学大学院 生物科学研究科 博士課程修了。理学博士。1987年アリゾナ大学神経生物学研究所博士研究員。1991年筑波大学生物科学系助手、講師、助教授。2003年同教授。2004年東京大学大学院情報理工学系研究科教授。2006年同先端科学技術研究センター教授。2013年4月より副所長。2016年4月より所長。日本比較生理生化学会会長(2011-2015)。日本比較生理生化学会学会賞(2008)。日本神経回路学会最優秀研究賞(2012)。橋本市文化賞(2015)など多数受賞。

◇東京大学 先端科学技術研究センター　教授　岡田 至崇 氏
1990年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。筑波大学を経て、現在、東京大学先端科学技術研究センター新エネルギー分野教授。2015年度よりNEDO高性能・高信頼性太陽光発電の発電コスト低減技術開発・革新的新構造太陽電池プロジェクトの研究開発責任者を務める。専門は太陽電池工学、量子ナノ構造の結晶成長工学。また最近は太陽光・熱のハイブリッド太陽エネルギー回収システムのプロジェクトにも参画している。

◇国立大学法人電気通信大学　i-パワードエネルギー・システム研究センター 准教授
　株式会社グリッド 最高技術顧問　曽我部 東馬
物理学の専門家で、東京大学物性研究所、国立分子研究所で学び、ドイツ マックス・プランク研究所、イギリス ケンブリッジ大学で働いた後、2009年グリッドの共同設立者に。その後、東京大学 先端科学技術研究センターに研究の場所を移し、特任准教授として、量子太陽電池の開発およびその理論計算、DFT(密度汎関数理論)を使った第一原理計算の研究、人工知能の研究など、計算物理分野を中心にさまざまな研究を行う。


＜株式会社グリッドについて＞
グリッドは、世界で数十チームしか開発できない機械学習／深層学習フレームワーク「∞ReNom(リノーム)( http://www.renom.jp/ )」を開発・提供している、日本有数のテクノロジーベンチャー企業。旧来の統計手法や、Deep Learning(深層学習)、機械学習に必要な多様なアルゴリズムを組み合わせ、さまざまな分野で社会インフラの課題解決事業を展開。
http://www.gridpredict.jp/