フォレストワークショップ2024のご案内

[更新] 2024/3/28

開催日：2024年3月29日(金)13:00〜31日(日)12:30

場所：TKPガーデンシティPREMIUM札幌大通カンファレンスルーム7B

＋Zoom会議室https://us05web.zoom.us/j/86778628956?pwd=8Fxrw9GIueMZd8Y0HFGPDd6dH4Bvfi.1

プログラム：

3/29(金)

13:00-13:05 オープニング(中村 篤祥)

セッション１[13:05-15:05](座長：川村 一志)

13:05-13:35 (L1) D3-AI: 多様性と環境変化に寄り添う分散機械学習基盤

高前田 伸也 (東大)

13:35-14:05 (L2) ブースティングに基づく線形しきい値関数のBDD構築とニューラルネット検証への応用

畑埜 晃平 (九大)

14:05-14:35 (L3) ハードウェアとアルゴリズムの協調設計による高効率な機械学習の実現

平山 侑樹 (東大D3)

14:35-14:55 (S1) 離散アルゴリズムに関する話題 (仮)

小林 靖明 (北大)

14:55-15:25 休憩

招待講演セッション１[15:25-16:25](座長：本村 真人)

15:25-16:25 データセントリックコンピューティングと機械学習

藤木 大地 (東工大)

[概要] クラウドサービスへのデータの集約性が高まる中、データセンタが扱うデータ量は年々加速度的な増加を見せており、データの移動にかかる時間的・エネルギー的コストがデータ処理にかかるコストと比較して極端に大きくなっている。本講演では、いかにデータを移動させずに計算を行うかという課題に対し、近年多くの提案がなされているデータセントリックコンピューティング技術について紹介する。また、ゲノムデータ処理や秘密計算などの大量のデータを扱うワークロードについて、そのデータマネジメントに対する機械学習の応用事例と最新研究を紹介する。

16:25-16:35 休憩

セッション２[16:35-17:55](座長：有村 博紀)

16:35-17:05 (L4) インコンテキスト学習の統計学的解析

今泉 允聡 (東大)

17:05-17:35 (L5) イジングマシンとボルツマンマシンを活用した自律的な組合せ最適化

川村 一志 (東工大)

17:35-17:55 (S2) ニューラルネットワークの連合マルチタスク協調学習

安藤 洸太 (北大)

3/30(土)

セッション３[9:00-10:20](座長：木谷 友哉)

9:00- 9:30 (L6) 今後のアルゴ-アーキ協創研究構想～時空間展開CREST終了を受けて

本村 真人 (東工大)

9:30-10:00 (L7) 信頼される連合学習システムに向けて

金子 竜也 (東大)

10:00-10:20 (S3) オブジェクトベースメディアによる実時間双方向通信基盤

曽根 卓朗 (静大D)

10:20-10:30 休憩

セッション4[10:30-11:30](座長：高瀬 英希)

10:30-10:50 (S4) 基底状態探索MCMCの数学的基礎

坂井 哲 (北大)

10:50-11:10 (S5) 土木フィールドへの情報科学の応用

木谷 友哉 (静大)

11:10-11:30 (S6) スパースデータ処理アクセラレータの研究開発（仮）

Thiem Van Chu (東工大)

11:30-13:00　休憩

13:00-15:00 ポスターセッション(申込順)

1. 勾配ブースティング決定木学習の高速化・効率化手法の研究

山倉 司 (東工大M1)

2. 光による意思決定を用いたQUBO求解法

安戸 僚汰 (京大)

3. Extraction of Spatial or Spectral Information Dependent on Measurement Method and Disease States in Raman Images

近藤 僚哉 (北大D1)

4. メモリ整合性検証機構を有するハードウェア高位合成

長谷 知弥 (東大B4)

5. 軽量Edge-Popupアルゴリズムによるハードウェア効率の高い転移学習

穴田 穂乃香 (東大B4)

6. ビットレベルの早期終了を用いた高性能な決定木アンサンブルアクセラレータ

篤田 大知 (東大B4)

7. スケラーブルなwiredアクセラレータ

尾崎 巧基 (東大B4)

8. テキスト中の極大反復文字列の効率良い列挙アルゴリズム

鶴園 悠太 (北大B4)

9. 多様な最適決定木の集合を発見する近似アルゴリズム

吉岡 和希 (北大B4)

10. ベイジアンネットワークの学習推論基盤の検討（仮）

宮城 竜大 (東大D1)

11. Deep Reinforcement Learning-based Resource Allocation Algorithm in Mobile Edge Computing Networks（仮）

李 慧霖 (東大D1)

12. 連続腕バンディット問題について（仮）

原 宇信 (北大)

13. 薬剤スクリーニング迅速化のためのリスク回避型多目的最適化（仮）

野永 竣太 (北大M1)

14. 高精度三次元地図を利用した高精度GNSSプローブデータの検証

外谷 新 (静大D)

15. 固定信頼度の多目的閾値バンディットのトラッキングアルゴリズム比較

鈴木 理矩 (北大M1)

16. シミュレーション時間割合依存の分業体制によるモンテカルロ木探索並列化

中村 考希 (北大M1)

17. 投資効果がブラックボックス関数で与えられる予算制約付き最適設備投資問題に対するモンテカルロ木探索

行木 渉真 (北大B4)

18. 非中央集権型連合学習システムの評価基盤の検討

高瀬 英希 (東大)

19. IPコア間の隠れ通信路

薄井 真之 (東大 M1)

15:00-15:30 休憩

招待講演セッション２[15:30-16:30](座長：高前田 伸也)

15:30-16:30 通信フレンドリーな分散機械学習

西尾 理志 (東工大)

[概要] 機械学習におけるデータやモデル、訓練処理や推論処理の分散化を実現する方法としてFederated LearningやSplit Computingが盛んに研究されている。本講演では通信ネットワークへの影響、特にFederated LearningやSplit Computingにおいて発生する大量のトラヒックや通信路での遅延や欠損を考慮した新たなFederated LearningやSplit Computingのアルゴリズムを紹介する。

16:30-16:40 休憩

セッション5[16:40-18:10] (座長：Thiem Van Chu)

16:40-17:10 (L8) 離散的化学反応論のための量子計算技術

水野 雄太 (北大電子研)

17:10-17:40 (L9) スピンの期待値に関する運動方程式の推定とそれに基づく新しい全並列型アニーリングアルゴリズム

黒木 響 (東工大M1)

17:40-18:00 (S7) 機械学習による不動産価格予測に夜間光を用いた高精度化

大友 翔一 (（株）GEOJACKASS/慶大/静大)

18:30-21:00 懇親会(会場未定)

3/31(日)

セッション6[9:00-10:00](座長：小林 靖明)

9:00- 9:30 (L10) TBA（最近の研究について何か話します）

湊 真一 (京大)

9:30- 9:50 (S8) 2-CNF のシグネチャの列挙

和佐 州洋 (法大)

9:50-10:00 休憩

招待講演セッション3 [10:00-11:00](座長：中村 篤祥)

10:00-11:00動的意思決定問題に対する確率的・敵対的・学習ベース方策の３つのアプローチについて (オンライン)

本多 淳也 (京大)

[概要] バンディット問題をはじめとした動的意思決定問題では報酬のモデリングや求められる理論保証等に応じていくつかのアプローチがある。本発表では特に、報酬に関して何らかの確率分布を仮定する確率的アプローチ、報酬について特定の分布を仮定せず最悪ケースに対しても保証を求める敵対的アプローチ、問題をマルコフ決定過程のタスクとみなし強化学習といった手法で方策を逐次改善する学習ベースのアプローチによる方策に関する最近の結果について紹介する。

11:00-11:10 休憩

セッション7[11:10-12:20](座長：和佐 州洋)

11:10-11:40 (L11) 単調増加制約つき閾値バンディット

田畑 公次 (北大電子研)

11:40-12:00 (S9) グラフの中の多様な文字列と最長共通部分列の発見

有村 博紀 (北大)

12:00-12:20 (S10) 様々な固定信頼度の閾値バンディット問題（仮）

中村 篤祥 (北大)

12:20-12:30 クロージング(有村 博紀, 高前田 伸也)

参加資格：どなたでも参加できます。

発表申込締切：2024/2/16(金)

参加申込締切：2024/3/27(水)

口頭発表：招待講演60分（発表50分、質疑応答10分）, ロング30分（発表25分、質疑応答5分）, ショート20分(発表15分、質疑応答5分)

ZoomのURLに繋げて画面共有をお願いします。

ポスター発表：各発表者には３つ折り仕切り(H1800mm×W1800mm)の1面が割り当てられます。その面をどのように使うかは自由です。発表者への質問やコメントはSlackのチャンネルでも受け付けます。

参加費：無料

※宿は各自で確保してください。

スラック：以下のURLから参加してください。

https://join.slack.com/t/2024-tq79647/shared_invite/zt-2fgtg0zra-f~Afqdz2171dbnILVSebFw

懇親会：[場所] サントリーズガーデン昊　(そら)　

札幌市中央区南５条西２丁目１－１４　オークラビル３階

Tel: 011-215-1380

[日時] 2024/3/30(土) 18:30-20:30

[参加費] 一般4500円, 学生3000円

主催：コンピューティング基盤CREST「学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用」(代表：本村真人(東工大))機械学習グループ

信頼されるAIシステムCREST「D3-AI: 多様性と環境変化に寄り添う分散機械学習基盤の創出」（代表：高前田伸也(東大)）

問合せ先：北海道大学大学院情報科学研究院　中村篤祥(atsu@ist.hokudai.ac.jp)

TKPガーデンシティPREMIUM札幌大通アクセス

札幌市営南北線 大通駅 34番出口 直結

札幌市営東西線 大通駅 34番出口 直結

札幌市営東豊線 大通駅 34番出口 直結