人工知能の制御への応用と高信頼化技術

〜 人工知能と機能安全、安全検証型適応制御、モデル予測制御への適用方法、隠れマルコフモデルを用いたアプローチ 〜

・人工知能の動作の安全性を確保し、安全性が要求される制御用途へ応用するための講座

・人工知能の安全性を検証、保証する技術を先取りし、ミッションクリティカルな制御システムの開発に活かそう! 

講師の言葉

 第2次AI(人工知能)ブーム中に提案された「ニューラルネットワーク」を発展させた「ディープ・ラーニング」(深層学習)の研究が起爆剤となり、現在再びAIの研究が活発に進められており、第3次AIブームと呼ばれています。ディープ・ラーニングを初めとする人工知能は人知を超えた最適解を提供してくれる可能性を秘めているが、その安全性は必ずしも保証されたものではありません。従って、人工知能をクリティカルなミッションを有する制御に用いる場合には人工知能の動作の安全性を検証、保証する技術が必要であると考えます。
 本講座では、人工知能の動作の安全性を確保して、安全性が要求される制御用途に人工知能を適用しようとする講師たちの先進的な取り組みについて紹介したします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年03月06日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・自動車、機械、装置などの制御システム関連の技術者の方 ・人工知能の制御への応用について興味をもたれている方 ・人工知能の安全性について興味をもたれている方
予備知識 ・特に必要ありません。必要に応じて質疑応答で予備知識を補うことができます
修得知識 ・制御システムに求められる安全性のありかた ・AIを制御に応用する際の(特に安全のための)課題 ・AIの制御応用の最新動向 ・AIの高安全化の最前線
プログラム

1.人工知能と機能安全
  (1).機能安全とは
  (2).フェールセーフとフェールオペレーショナル
  (3).人工知能の制御へのより安全な適用について
    a.危険事象発生メカニズム(対策前/対策後)
    b.安全検証型適応制御
    c.技術課題と対応策
     ・リミッタ型出力制限方式
     ・オペレータオーバライド (優先度付/力覚フィードバック付)
    d.システム構成と物理実装(単一故障点の排除)
    e.信頼性評価
    f.まとめ

2.AIと安全性
  (1).安全性の観点でのAIの課題
  (2).AI向け安全機能(or機能安全)のアプローチ
  (3).AI向け安全機能(or機能安全)の具体的な方式
  (4).実システムを用いた例
  (5).まとめ

3.電子制御とAI
  (1).電子制御の歴史
  (2).人工知能を制御に適用する利点と課題
  (3).モデル予測制御への適用方法
  (4).実システムを用いた例
  (5).まとめ

4.入力情報の高信頼化
  (1).広域な観測情報の構築
    a.複数の移動体による外部環境の観測
    b.観測情報の統合における課題
  (2).確率モデルを用いた補完及び予測
    a.隠れマルコフモデルを用いたアプローチ
    b.動的に情報が更新される地図への適用
    c.交通的な特徴を用いたモデルパラメータの推定
  (3).まとめ

キーワード 人工知能 AI 電子制御 機能安全 フェールセーフ フェールオペレーショナル 安全検証型適応制御 モデル予測制御 隠れマルコフモデル モデルパラメータ
タグ 安全信頼性試験・故障解析データ解析制御
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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