【特別企画】

豊富な事例講演で「Autonomous」の気づきを得る - MATLAB EXPO 2017 Japanがいよいよ10月31日に開催!

10月31日、MATLAB/Simulinkをテーマにした国内最大の年次イベント「MATLAB EXPO 2017 Japan」がグランドニッコー東京 台場で開催される。ディープラーニングやAI、自動運転、IoTが大きなトレンドになる中、それらの"源流"の1つとして各インダストリーを支えてきたMATLAB/Simulinkへの関心は、かつてないほど高まっている。イベント全体を指揮するMathWorks Japan インダストリーマーケティング部 部長の阿部悟氏に、本年の見どころを聞いた。

メインテーマは「Autonomous Anything」

システムが自ら学習し自ら稼働する──。そんなSFのような世界が、ビジネスの現場で当たり前に見られるようになってきた。モノを製造する産業用ロボットはもちろん、工場内でパレットを運ぶロボット、自動運転車、ドローン、海底探査機、家電など、自律稼働する機器はいまや身の回りに当たり前のように存在する。かたちのあるハードウェアだけではない。自ら学習して異常を検知する、故障を予知するといったソフトウェアの発展も目覚ましい。

AIやディープラーニングといった先進技術は、いまや「地に足がついた段階」にきているといえよう。そんな中で開催される今年のMATLAB EXPOのテーマには「Autonomous Anything」が据えられている。阿部氏はこの狙いについて次のように話す。

MathWorks Japan インダストリーマーケティング部 部長 阿部悟氏

「ドローンに代表されるUAV(Unmanned Aerial Vehicle)の制御から、機械学習に基づく故障予知アルゴリズムによる意思決定、RPA(Robotic Process Automation)に至るまで、あらゆるものが自律的なシステムとして稼働するようになっています。こうした『Autonomous Anything』ともいうべき世界のなかで、MATLAB/Simulinkはどんな役割を果たしていくのか。今年のMATLAB EXPOのテーマには、MATLAB/Simulinkが提供できることをヒントにしながら、現時点において先進技術で何ができるのか、より多くの気づきを来場者に提供したいという思いを込めています」(阿部氏)

いまやMATLAB/Simulinkが担う役割は、学術研究や産業用の数値演算ソフトウェアという範疇に留まらない。製造現場やビジネス企画の現場で日々利用される「プラットフォーム」であり、センサーから得られるデータ収集から加工、分析、アプリケーションとしての利用までを一貫するツールとして利用されているのだ。

「こうしたプラットフォームを構成する重要な要素が、センシング、コンピューティング、通信、制御です。4つが連携し、そしてうまく融合していくことで、Autonomousを実現していくことができます。昨年は、これらの技術の『融合』がテーマでしたが、今年はその融合がさらに進み、地に足の着いた取り組みが広がってきていると感じます」(阿部氏

豊富な事例が示すユーザーの成熟度

Autonomousのリアルな取り組みを端的に示すのが、MATLAB/Simulinkのユーザー事例だ。自動車、医療、農業、エネルギー、航空、ロボッティクス、半導体など、さまざまな業界で活用が進んでいる。

参考:
マイナビニュース連載 広がるMATLAB/Simulinkの世界
MathWorks 事例サイト

例えば、トヨタグループのジェイテクトは、MATLABを使ったエッジコンピューティングを工場に適用し、「自工程完結型エッジコンピューティング」と呼ばれる環境を構築した。また、スズキは、MATLABの機械学習とモデルベースデザイン(MBD)を使って、人間の感覚に基づいた官能評価のモデリングと車両運転性能の最適化に取り組んでいる。医療分野では、深層学習(畳込みニューラルネットワーク:CNN)の医療への応用が盛んだ。立命館大学では、CNNによる病理像の自動パターン分類、回帰問題の適用例としてCNNによる医用画像の高画質化に取り組んで成果を上げている。

こうした事例からは、MATLAB/Simulinkがさまざまな領域で活用できることがわかる。阿部氏は「多種多様なユーザーの実績に触れることは、来場者がこれから進める取り組みの大きなヒントになります。そこで本年のMATLAB EXPOでは、できるだけ多くのユーザー様による講演をいただくことにしました」と話す。 ユーザー講演の数は、昨年の7セッションから15セッションと約2倍に増加。MathWorksとのジョイントセッションを加えると、トータル講演数37セッション中18セッションが事例講演であり、これは全セッションの約半数に相当する。

7つのトラックで「気づき」を得る

では、今年のMATLAB EXPOはどのような構成になっているのか。阿部氏によれば、「Autonomous Anythingに対するユーザーの取り組みから気づきを得る」ことにフォーカスし、全体を7トラックで構成したという。 具体的には、「Track A: エンジニアリングデータアナリティクス」「Track B: ディープラーニング」「Track C: ADAS/自動運転」「Track D: ロボティクス」「Track E: モーター制御と電力制御」「Track F: 実装ソリューション」「Track G: システムモデリング」という構成だ。

これまでのMATLAB EXPOは、業種/インダストリーにフォーカスしたトラックが設けられていたが、今年はいずれのトラックも業種横断型だ。これは「テクノロジーの融合が進み、他業種の取り組みでも、気づきやヒントが得やすくなってきた」(阿部氏)ことの現われと言える。

また、例年人気を集めていた「入門トラック」は今年は設けられていない。これはユーザーの関心が、「ツールの使い方」から「開発のアイデアやビジネス企画のヒント」へと移ってきたためだ。その一方で、MathWorksはWebセミナーやコミュニティサイトの情報の拡充に努めてきた。たとえば、MATLAB入門用のWebセミナー情報を集約したサイトや、ライブでのQ&Aに対応できるライブWebセミナーがある。

「基礎的な知識や操作を知りたいというニーズをカバーすべく、Webサイト上のコンテンツを拡充しています。まず、イベント会場でヒントを得ていただき、具体的なツールの活用方法をWebサイトの情報や当社とのコミュニケーションから理解いただくことで、Autonomous化を高いスピード感で進めていただきたいですね」(阿部氏)

なお、今年は同会場内に併設のブース展示についてもトラックのテーマごとに設置されている。興味のもった講演を会場近くのブースですぐに体験することができ、講演とWebサイト、ブースをうまく組み合わせることで重層的な理解が可能となる。

「スパースモデリング」をテーマにした基調講演に注目

「気づきを提供したい」という同イベントの思いは、基調講演にも現れている。午前10時からの講演では、東京大学大学院新領域創成科学研究科教授/物質・材料研究機構 (NIMS) 統合型材料開発・情報基盤部門 (MaDIS) MIアドバイザーの岡田真人氏が登壇。「スパースモデリングとエンジニアリングデータアナリティクス」と題して、エンジニアリングデータアナリティクス(EDA)の視点から、スパースモデリング(SpM)とデータ駆動科学を紹介する。

スパースモデリングとは、現在主流の大量データを用いたディープラーニングとは異なったアプローチを採用するモデリング手法だ。AIやディープラーニングに注目するあまり、ともすると、そのほかの有益な科学的アプローチに目がいかなくなるケースもある。岡田氏は、ブラックホールやMRIの撮像を使いながら、スパースモデリングとデータ駆動科学が、エンジニアリングデータアナリティクスに携わるデータサイエンティストに必須の学問体系であることを解説する予定だ。

基調講演「スパースモデリングとエンジニアリングデータアナリティクス」の内容は、データサイエンティストにとって新たな気づきとなるはずだ。詳細はこちらからもご覧になれる

また、米MathWorksからはJim Tung氏が参加し、「How to Build an Autonomous Anything」と題した講演を行う。世界中のエンジニアやサイエンティストがどのようにMATLAB/Simulinkを使ってあらゆるものを自律化しているか、さまざまな事例が紹介される。製品の技術動向については、MathWorks Japanの宅島章夫氏が「MATLAB and Simulink最新情報」と題して、「R2017a」「R2017b」のリリースハイライトを中心に紹介する。

「Release 2017b」リリースハイライト公式Web

第一線で活躍するユーザーから気づきを得るイベントとして、ますますパワーアップした「MATLAB EXPO」。ぜひ参加して製品開発やビジネスのヒントを持ち帰ってほしい。

10月31日に開催される「MATLAB EXPO 2017 Japan」【詳細・申込はこちら】

MATLAB 2017_総力特集
1回目:豊富な事例講演で「Autonomous」の気づきを得る - MATLAB EXPO 2017 Japanがいよいよ10月31日に開催! (本記事)
2回目:10月初旬公開予定

[PR]提供:MathWorks Japan



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