慶應義塾大学理工学部 情報工学科

2021年12月8日(水)

【報道発表】松谷研の研究が日刊工業新聞の1面に掲載

日刊工業新聞に松谷研が研究開発している自動再学習機能付きオンデバイス学習が紹介されました。松谷研D2塚田君らの研究成果です。

  • 日刊工業新聞, “環境変化を自動学習 慶大など、AI開発”, 2021年12月8日, 1面.

日刊工業新聞 電子版

2021年4月2日(金)

天野研の研究を基にした高性能FPGAコンピュータが記事に取り上げられました。

2020年7月27日(月)

電子情報通信学会東京支部主催「社会人博士が活躍する社会に向けて」 のシンポジュームで、社会人を受け入れている大学研究室として山中研究室が紹介されました

日本の競争力を高め、活躍する社会をつくるには、博士等の高度技術者の育成と、社会での活躍が必須です。日本には、社会人博士と呼ばれる、仕事と両立させた学事取得プログラムがあり、多くの社会人がそれを活用しています。一方、仕事とのマッチング、多忙等、特に社会人の限られた時間をどのように活用して、キャリアパスを作るかが最重要です。

シンポジュームでは、苦労話や、工夫、大学の受け入れ態勢等、多岐にわたり、多くの社会人博士を輩出している山中研究室も、紹介されました。

社会人学生受け入れ研究室紹介資料

2020年7月27日(月)

UT Dallas Researchers Lead the First-Ever Trans-Pacific Collaborative Mixed Reality Plant Walk

慶應義塾大学山中研究室は、米国のテキサス大学ダラス校と共同で、日米を100GのNICT(日本)の回線で接続し、世界3か所をMixed Reality同時につないだ。これは、3か所のリアルな環境にいるメンバーが、一つのMR環境に仮想的に同時に同じ場所にいて、一人のメンバーの誘導で、植物園を散歩するというデモンストレーションである。最も難しいのは、地球の半分の離れた距離で、仮想空間をシェアすることで、そのユーザエクスペアレンスも同時に評価した。この結果は、

UT Dallas Researchers Lead the First-Ever Trans-Pacific Collaborative Mixed Reality Plant Walk
<https://cs.utdallas.edu/trans-pacic-mixed-reality-plant-walk/>

に発表され、世界から多くの注目を得た。

2020年4月8日(水)

山中先生の小池百合子東京都知事へのインタビュー記事が掲載されました(電子情報通信学会誌 Vol.103 No.1 (2020年1月発行)特別小特集)

電子情報通信学会誌 Vol.103 No.1 (2020年1月発行)特別小特集に、小池百合子東京都知事へのインタビュー記事が掲載されました。

オリンピックは、新しい技術をチャレンジするチャンスでもあります。電子情報通信学会は、オリンピックで始まる新しい技術を特集することにより、この分野から見たオリンピックを再認識しようと思っています。小池都知事は、5Gやスマートソサイエティにも深い見識があり、さらに東京都は、副都知事にIT系社長経験者をお願いし、「Tokyo Data Highway」構想を掲げています。

(注:2020.4.8) コロナウイルスの感染拡大に伴い、オリンピック・パラリンピックの1年の延期が決定されました。

~特別インタビュー~ オリンピック・パラリンピックを迎える東京都からのメッセージ
―電子情報通信学会誌特別小特集に寄せて―

インタビュアー:
慶應義塾大学 教授 山中直明
イーソリューションズ株式会社 代表取締役社長 佐々木経世氏

■掲載記事(リンク許可済み)
電子情報通信学会 Vol.103,No.1, pp.2-4

2020年1月6日(月)

【報道発表】寺岡研究室の研究内容が2019年12月25日付けの日経産業新聞に掲載されました

日経産業新聞,”専用回線使わず災害監視 慶大、Wi-Fi中継し送信”,2019年12月25日,4面.
https://www.st.keio.ac.jp/clips/20191226_01.html

2019年12月3日(火)

山中先生の講演の記事が2019年11月19日の日刊工業新聞24面半ページで特集されました

講演は10月10日に国立京都国際会館にて、ICT技術とデータの利用によるスマート社会の実現ー自動運転と電力のケーススタディーとして行われました。
5Gネットワークは携帯電話の1世代ではなく、4Gの10倍、20Gbpsの高速性、4Gの100倍、100万台(Km2あたり)の多端末多重接続、4Gの10分の1の1msecの遅延時間を実現します。
この講演では、その性能を実現する技術を議論するのではなく、たとえばIoTでデータを収集するということが、どのようなアプリケーションを考えて行われるかを説明し、その困難さにも言及しました。
現在のビッグデータは、いわばツイッターのようなテキストのスタティックなデータが中心です。一方、たとえば車載カメラの情報を5Gで吸い上げて、自動運転車のルートやポディションを正確に制御する場合30msごとのデータが重要と言われ、さらに金曜日の16:00は幼稚園のお迎えの駐車が多い、と言った機械学習も駆使することになります。そのための車載カメラの画像処理はクラウドでは処理しきれず、ネットワークエッジの能力の向上は必須です。

掲載記事はこちら 20191119_nikkan

2019年10月18日(金)

【報道発表】松谷研M2塚田君らの研究成果が日経産業新聞に掲載

日経産業新聞に松谷研のオンデバイス学習に関する研究成果が紹介されました。松谷研M2塚田君、M1井坪君の成果です。

  • 日経産業新聞, “工場監視AI、数分間で学習 慶大、専用チップ実用化目指す”, 2019年10月17日, 5面.
2019年10月18日(金)

【ニュースリリース】松谷研が参画しているデータセンタの異常検知に関する実証実験が紹介されました。

松谷研が研究開発しているオンデバイス学習に関する取り組みがアット東京様のニュースリリースで紹介されました。

  • アット東京・慶應義塾大学・東京大学・セコム、機械学習を利用したデータセンター設備の異常検知および運転支援のための実証実験開始

https://www.attokyo.co.jp/news/20191002.html
https://www.keio.ac.jp/ja/press-releases/2019/10/2/28-63380/
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1210528.html
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191002-00000137-impress-sci
https://iotnews.jp/archives/134471
https://eduon.jp/news/universities/20191003-009615.html

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