人工知能学会 第108回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)
※第108回研究会はアルゴリズム研究会(SIG-AL)第171回研究会との共同主催です.

主査 瀧川 一学
幹事 井 智弘,大久保 好章,杉山 麿人,戸田 貴久,西野 正彬
担当幹事 杉山 麿人,西野 正彬

■ 開催日:2019年1月29日(火), 30日(水)

■ 発表申込期限:2018年12月7日(金)

発表申込先:杉山麿人 (国立情報学研究所) ,西野 正彬(NTTコミュニケーション科学基礎研究所)
E-mail: fpai_kanji@sig-fpai.org
以下の内容をE-mailでお申込みください.
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(1)発表題目:
(2)著者(発表者の頭に○):
(3)所属:
(4)著者連絡先
住所: 〒
氏名:
Tel:
Fax:
E-mail:
(5)アブストラクト(50字程度):
(6)連絡欄
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■ 発原稿提出期限:2018年12月18日(火)
一般発表はA4用紙原則6枚以内とし,スタイルファイル・サンプル等は下記からダウンロードしてください.
http://www.ai-gakkai.or.jp/sig/sig-style/

■ 会場:大阪府立大学 I-siteなんば
〒556-0012 大阪市浪速区敷津東2丁目1番41号 南海なんば第1ビル
https://www.osakafu-u.ac.jp/isitenanba/

■ テーマ:特集「生命科学における離散構造」および一般

■ 開催趣旨
機械学習や人工知能技術の発達によって,計算生物学やバイオインフォマティ
クスといった生命科学と計算機科学の境界領域,さらにヘルスケアなどへの応
用が,ますます盛り上がりを見せています.特に,生命科学で扱う多くの対象
には,離散的な構造が本質的に含まれていますが,多くの場合連続的な状態と
して観測されます.生命科学データに対するより深い解析を実現するためには,
これまでの統計的なアプローチと,離散構造処理アルゴリズムを活用した計算
論的アプローチの融合が欠かせません.

そこで今回の開催では,生命科学における機械学習や人工知能の活用,その基
礎となる離散的・計算論的技法についての研究発表を幅広く募集します.

もちろん,これらのトピックに限らず,人工知能の基本問題に関する理論や技
術の研究発表を歓迎します.

■ 招待講演:
[講演] 山田 亮 (京都大学)
□ 講演タイトル:閉曲面三角メッシュからの「おおまかな形特徴量」抽出

□ 概要:
本講演では、3次元顕微鏡画像データからの細胞の形態評価研究における特徴量
抽出方法の取り組みについて紹介する。一つのアプローチとして三角メッシュの
球化と球面場の球面調和関数分解によるスペクトル分解である。これにより正規
直交基底分解は可能となったが、スペクトルの次元が高く、形状のパターンとし
て捉えなおすには更なる解釈手法の適用が必要となった。その点への対応として、
閉曲面のパターンを別の面からとらえる方法を検討した。閉曲面を離散化したグ
ラフのエッジ長の情報をすべて用いると、閉曲面の伸び縮みの情報のすべてを用
いることとなり、形そのものを扱っていることとほとんど同じであり特徴抽出と
しては不満足である。他方、すべてのエッジの長さを同じとして扱うと、ノード
の隣接関係情報のみとなり、曲面の伸び縮みの情報は大幅に失われてしまう。エ
ッジ長を無視した条件でのグラフは平面グラフとなり、平面グラフでは任意のサ
イクル状頂点亜集合にモンジュ性という頂点間最短距離の不等式条件が満たされ
ることが知られている。これも不満足である。したがって、閉曲面の「おおまか
な」凹凸状態を表現するには、エッジ長を等長扱いする状況と、エッジ長情報を
完全に使う状況との間にあり、それはモンジュ性制約よりも厳しい条件として現
れるものと考えられた。この「おおまか」な扱いの方法として、グラフ距離から
得られる情報を使いつつ、グラフ距離の値そのものを用いない方法をいくつか提
案する。その提案には、グラフ上測地線が作る部分グラフ、グラフ測地線による
頂点ペア集合の半順序構造、グラフ最短距離に基づくへい曲面全体の頂点間測地
距離集合分布とがある。本講演では案を提示し、SIG-FPAIの皆様からのご教授を
いただけたらと考えている。

■ 参加費:
当研究会の聴講は無料です.
研究会資料は発表の有無に関わらず1500円(学生会員無料)です.

研究会は資料の売上で運営しているため,可能な限り,1グループ
1冊程度で良いので研究会資料を購⼊頂けるとありがたいです.
※ ⼈⼯知能学会員の⽅は研究会登録により年間購読割引があります.
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-registeration/

■ 懇親会:
(調整中です.詳細は後日連絡いたします.)

■ 照会先:杉山 麿人 (NII) ,西野 正彬 (NTT)
E-mail: fpai_kanji@sig-fpai.org


■ 人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて(2015年度より)

2015年4月以降に人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は,
紙冊子に掲載されると同時に,学会事務局で資料ID(※1)を付与した上で
学会文献提供サイト「AI書庫」(https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/ )上のPDF
ファイルとして閲覧可能となります.

発行日(※2)から一年間は,一本あたり(非会員 600円+消費税,学会員 300
円+消費税,登録会員 0円)にて販売します.一年間の保留期間(エンバーゴ)
後は無料購読できるようになりオンライン公開されます.

なおAI書庫上のデータには,標準的な識別子(番号)は付与されませんが,
一般的な検索エンジンや国立情報学研究所が提供するCiNiiなどから容易に
検索できるようになります.

(※1)研究会資料ID付与規則の変更(2015年度より)

 研究会資料ID(論文ID)の付与ルールを下記のように統一しました.
  資料ID: [研究会名略称]-[巻(3桁)]-[号(2桁)] 例:SIG-SWO-021-03
  巻: 研究会の通算の開催回数 例:21
  号: 特定の回での論文の発表順 例:3
  頁: 研究会毎に以下の何れかのポリシーで付与する.
 A) 各回でページナンバリングしている場合は,そのページ情報を使用
 B) そうでない場合には,発表毎に「pp. 1-論文のページ分量」

(※2)紙媒体の奥付に記載された発行日