人工知能学会 第100回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)
主査 坂本比呂志
幹事 河原吉伸，越村三幸，瀧川一学，田部井靖生
担当幹事 越村 三幸
■ 開催日：2016年3月27日(日), 28日(月)
■ 会場：熊本市民会館 第９会議室
〒860-0805 熊本市中央区桜町１番３号
■ 発表申込期限：2016年2月22日(月) (=> 終了しました)
■ 原稿提出期限：2016年3月10日(木)
■ テーマ:「命題論理の充足可能性問題SATと応用技術」および一般
■ 開催趣旨
命題論理式の充足可能性を判定する充足可能性判定問題 (SAT)は，約半世紀
に渡って膨大な量の研究が蓄積されてきました．特に近年 SATソルバーの性
能が飛躍的に向上し，システム検証，プランニングやスケジューリング，定
理証明，組合せ最適化など様々な応用領域における推論の基盤技術として
SAT技術は注目を集めています．
今回の研究会ではSATに関連する技法の近年の動向を学ぶ機会として，幅広
く研究発表を募集します．
■ 招待講演：
[講演] 井上 克巳 氏 (国立情報学研究所／総研大／東工大)
□ 講演タイトル：「LFIT: 解釈遷移からの学習」
□ 概要：
状態を表すベクトルの遷移列から変化のダイナミクスを論理プログラムの形
式で学習する「解釈遷移からの学習」 (Learning from Interpretation Transition;
LFIT) について紹介する．基本動作原理を説明した後，BDDを用いた学習の
効率化，多値ドメイン・遅延効果・非同期式更新・確率的遷移への拡張につ
いて述べ，遺伝子制御ネットワーク構築，セルオートマトン学習，ロボット
プランニングルール獲得，論理思考パターン推定への応用について紹介する．
■ 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．
■ プログラム：
3月27日（日）(12:50-17:40)
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セッション１ (12:50-13:50)
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負相関ルールを抽出する準オンラインアルゴリズム
○黒岩健歩，岩沼宏治，山本泰生（山梨大）
文法圧縮における逆引き辞書の省スペース化
○福永祥平，坂本比呂志（九工大）
根付きラベル付き順序木のトップダウン距離計算のSETH困難性
○平田耕一，芳野拓也（九工大）
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招待講演 (14:00-15:00)
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LFIT: 解釈遷移からの学習
○井上克巳(国立情報学研究所／総研大／東工大)
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セッション２ (15:10-16:30)
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クラウド上のソフトウェア要素最適配置問題の解法
○田村直之（神戸大），井上克巳（国立情報学研究所），
鍋島英知（山梨大），番原睦則（神戸大），宋剛秀（神戸大）
大規模グラフのコンパクトでスケーラブルな全距離スケッチ
○秋葉拓哉，矢野洋祐（国立情報学研究所）
相互情報量を用いた疾病の有無判別のためのSNP組合せの探索手法
○真矢滋，小磯貴史，植野研（（株）東芝）
部分構造類似性の準最適解探索法の提案
○Zhai HongJie，原口誠（北大）
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セッション３ (16:40-17:40)
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古典的プランニングにおけるAxiom自動抽出について
○三浦脩和，福永アレックス（東大）
高階結合正則化による時空間変化パターン検出
○竹内孝（NTT），河原吉伸（阪大），岩田具治（NTT)
A Novel Hybrid Feature Selection Algorithm for Intrusion Detection
○Adrian Pino Angulo, 申吉浩（兵庫県立大）
3月28日（月）(9:30-12:00)
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セッション４ (9:30-10:30)
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射に基づく類似性理論
○申吉浩（兵庫県立大）
多重アラインメントに基づく木データの分析
○田中謙次（兵庫県立大），申吉浩（兵庫県立大），久保山哲二（学習院大）
Modulo計算に基づく重み付MaxSAT問題の基数制約符号化手法の改良
有村寿高，長谷川隆三，藤田博，越村三幸，ZHA AOLONG，○上村直輝（九大）
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セッション５ (10:40-12:00)
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定数領域の頻度計算を用いたオンライン文法圧縮アルゴリズム
○徳永啓太郎，坂本比呂志（九工大）
Bayesianネットワークの構造学習における分枝限定法の適用
○鈴木譲（阪大）
漸近交差法に基づくオンライン頻出系列パターンマイニング
○山本泰生（山梨大、JSTさきがけ），山内夏美（山梨大），
岩沼宏治（山梨大）
文法圧縮を用いた類似度計算の大規模データへの適用
○大西孝典（九工大），久保山哲二（学習院大），坂本比呂志（九工大）
■ 照会先：越村三幸
E-mail: sig-fpai@sanken.osaka-u.ac.jp
■ 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