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デモ・ポスター展示 2022

デモ・ポスター展示

リアル会場

[A] アーキテクチャ・ソフトウェア/うごかすちから

[a-01] 数学からソフトウェア,そしてものづくりへ
ERATO蓮尾メタ数理システムデザインプロジェクトの紹介(ERATO MMSD)
勝股 審也

ERATO蓮尾プロジェクトでは、安全なソフトウェアの数学的開発手法を物理情報システムに拡張することで、安全で高信頼なIT社会の建設に貢献します。


[a-02] 自動運転システムにおけるバグ箇所を見つける
自動運転の事故につながるシステムパラメーターの局所化
ジャン シャォイ、アルカイーニ パオロ、石川 冬樹、マティアス ドゥラン

Nowadays, personal mobility and goods transportation are undergoing a significant transformation thanks to autonomous driving. However, collisions during autonomous driving may lead to disruptive damages, even the loss of human lives. Therefore, once some collisions occur during Autonomous Driving Systems (ADS) testing, it is meaningful to explore why these collisions can occur and how to solve them. In our work, we propose an analysis approach that is able to assess the relationship between the ADS parameters and the potential collisions observed in some particular traffic situations. Specifically, the approach uses fuzzification to partition ADS parameters into different categories and a spectrum-based analysis to identify which parameter categories can cause these collisions. As ADS behaviours are complex, the collisions may be due to a single parameter or combinations of two or more parameters. For scalability, the approach performs an incremental analysis, in which first single parameters are considered, and then parameters combinations of higher-order. The approach has been applied to an industrial path planner.

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[B] 数理・論理・量子情報/考え方をかんがえる

[b-01] たくさんの情報を効率的に解析
欠損値を含むデータからの高速パターン抽出
ガラムカリ 和、杉山 麿人

ショッピングの記録や音楽の再生履歴などは、行列として計算機に保管されます。こうした行列を積の形に分解することで、データに潜むパターンを抽出できます。抽出されたパターンから、ユーザーの好みを推測して適切なレコメンドが行えます。本発表では、データの一部が欠けている場合でも、高速に行列の分解ができる新手法について紹介します。
本研究は機械学習の理論系のトップ会議AISTATS2022に採択されていて,ソースコードも公開されています。
論文:https://arxiv.org/abs/2110.12595
ソースコード:https://github.com/gkazunii/A1GM

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[C] 人工知能/計算機に思考させる

[c-01] ITによる新しい医療支援
医療ビッグデータクラウド基盤構築とAI画像解析研究
医療ビッグデータ研究センター

平成29(2017)年11月に新設された医療ビッグデータ研究センターでは、医療ビッグデータクラウド基盤を構築することと、AIなどの機械学習を利用した画像解析の研究に取り組んでいます。当センターにおけるこの4年半の取り組みの現状と、今後の展望について紹介します。

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[c-02]データを理解する
〜知識グラフを使ったデータの理解促進の仕組み〜 MTab: Tabular Data Annotation
武田研究室(武田 英明、Phuc Nguyen)

さまざまなシーンでデータが使われますが、データを理解するのは簡単なことではありません。このプロジェクトではWikipediaやDbpedia、Wikidataといった共通の知識を使って、表形式のデータの意味を理解する仕組みを提供します。


[D] 映像・音・メディア/みる・きく・はなす・さがす

[d-01] 画像情報処理から光線情報処理へと展開する視覚メディア技術
実空間と整合する3次元映像メディアに向けたグラフ学習に基づく光線情報の復元再構成
児玉 和也、吉田 莉乃

画像の撮影、蓄積、処理、伝送、表示技術は成熟し私達を取り巻いています。これに対し「像」ではなく、それを発生させる「光線」そのものの情報を扱い、より高度な視覚環境を構築する先端的な取り組みが広がっています。レンズによる集光の解析や分解再構成に加え、多数の視点から撮影した映像をもとに光線群全体を高品質に再現することで実空間とも整合した深い臨場感を創出する超多眼系など、様々な実例とその基本技術を紹介します。


[d-02] 雑音下のオンライン会話における音声の聞き取りやすさを自動強調する技術
雑音下のオンラインコミュニケーションにおける音声明瞭性の自動強調
山岸研究室(山岸順一、Wang Xin、Cooper Erica、Li Haoyu)

コロナ禍で頻繁に利用する様になったオンライン会議の様なオンラインコミュニケーションは、話し手側のノイズと、聞き手側のノイズの両方が存在しています。私たちは、話し手側のノイズを除去すると同時に、聞き手側のノイズに打ち負けない様に音声を自動変換する技術を開発しました。その強調された音声を実際に聴いて、その明瞭性・聴きやすさを体験してください。


[E] ネットワーク・セキュリティ/安心につながる

[e-01] シンセティックメディア国際研究センター
フェイクメディアの生成と検知
シンセティックメディア国際研究センター

シンセティックメディア国際研究センター(SynMedia Center)は、人間中心のAI社会を実現するために、顔、音声、身体、自然言語などの多様なモダリティを対象とした、シンセティックメディアの生成、不正な目的で生成されたシンセティックメディア(フェイクメディア)の検知、メディアの信頼性確保、意思決定支援のための研究開発を、実世界の課題を取り上げながら、国際的な拠点として推進することをミッションとしています。
シンセティックメディア国際研究センター


[e-02] 現実世界とサイバー空間の境界で生体情報を守るには
マルチメディアセキュリティ・プライバシー
越前研究室

越前研究室では、マルチメディアと情報セキュリティ、マルチメディアとプライバシー保護の融合領域に焦点をあてながら、基礎論から応用システムまでの幅広い研究分野に取り組んでいます。また、国立情報学研究所 シンセティックメディア国際研究センター(SynMedia Center)に参画し、顔、音声、身体、自然言語などの多様なモダリティを対象とした、シンセティックメディアの生成、不正な目的で生成されたシンセティックメディア(フェイクメディア)の検知、メディアの信頼性確保、意思決定支援のための研究開発を推進しています。
越前研究室
CREST FakeMedia
シンセティックメディア国際研究センター


[F] 社会と情報/サイバー世界とフィジカル世界の融合

[f-01] Explore new standards for Enterprise investment
Twitter-based Classification of Political Ideologies for US Political Activists
陳景慧、水野貴之

Start from the Twitter contents of US political activists to create a whole new dimension for detecting corporate ideologies.


[f-02] ビッグデータ×ESG経済安全保障AI
複雑なグローバル経済を紐解くデータと技術
水野研究室

人権問題、環境破壊、外国政府や外国資本による支配など、我々の政治経済には多くのリスクがあるが、複雑なグローバル社会によりリスクと我々との繋がりが認識できない。この問題を、ビッグデータとAIで解決する。

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[f-03] デジタル変革で変わる人文学研究
「データ駆動型人文学」と「人文学ビッグデータ」の展開
ROIS-DS人文学オーブンデータ共同利用センター(CODH) 北本朝展、市野美夏、小川潤

ROIS-OS人文学オープンデータ共同利用センター (Center for Open Data in the Humanities / CODH)は、情報学・統計学の最新技術を用いて人文学資料(史料)を分析する「データ駆動型人文学」や、人文学研究の成果に基づき構築したデータセットを超学際的に活用する 「人文学ビッグデータ」など、オープンサイエンス時代の新しい人文学研究を展開します。

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[O] サービス・事業・NII全般

[o-01]
NII湘南会議
NII湘南会議事務局

国立情報学研究所では、ダグストゥール形式によるアジア初のセミナーとして、平成23年2月より「NII湘南会議」をスタートしました。本セミナーは、世界各国から情報学分野のトップレベル研究者25~35名程度が参加し、合宿形式でトピックに基づいた議論を集中的に行うものであり、参加者から有効な研究議論の場として高く評価されています。 本ブースでは実際に行われた会議の様子とともに、NII湘南会議について紹介します。
HP:https://shonan.nii.ac.jp/
Twitter:@shonanmtg


オンライン会場

[A] アーキテクチャ・ソフトウェア/うごかすちから

[A-01] 数学からソフトウェア,そしてものづくりへ
ERATO蓮尾メタ数理システムデザインプロジェクトの紹介(ERATO MMSD)
ゼロトラストIoT (ZT-IoT) プロジェクト 竹房 あつ子、関山 太郎、福田 健介、蓮尾 一郎、Jie Yin、清水 さや子、北川 直哉、小林 久美子、坂根 栄作、西村 健、石川 冬樹、勝股 審也、合田 憲人、石川 裕

形式検証とシステムソフトウェアの融合により、ゼロトラスト(ZT)の概念を踏襲した安全なIoTシステムを実現します。理論研究では、IoTのトラストチェーンの正当性に数学的証明を与え、動的検証の併用で未知の脅威にも対応します。システムソフト研究では理論的成果と連係して実行隔離・自動検知・自動対処機構を開発し、ZT-IoTを実証します。
https://zt-iot.nii.ac.jp/

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[A-02]データ収集・蓄積・解析システムソフトウェア
SINETStream ネットワークとクラウドを活用してデータ収集から解析まで - IoT、ビッグデータ -
クラウド基盤研究開発センター

SINETStreamは、広域データ収集・解析プログラム開発支援ソフトウェアパッケージです。SINETStream を利用することで、広域ネットワーク上の IoTデバイスのセンサーデータの収集・解析を行うアプリケーションの構築ができるようになります。
https://sinetstream.net/

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[A-03]学認クラウドオンデマンド構築サービスを支えるソフトウエア
クラウドの仮想化による柔軟なアプリケーション実行環境構築
クラウド基盤研究開発センター

本研究では、Virtual Cloud Provider (VCP)をユーザと複数クラウドやオンプレミス環境の間に挿入して計算資源を仮想化することで、これら計算資源を統一的に扱える機能を実現しています。さらに、ユーザからはテンプレートを用いて操作することで、アプリケーション実行環境構築の再現性を確保し、実行環境のアップデートも容易に行えます。

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[A-04]クラウド運用
人間中心の機械化・自動化 - NIIの研究クラウドはNotebookで賢く運用
先端ICTセンター/クラウド基盤研究開発センター

NIIでは所内向けの研究リソースとしてOpenStackを用いたプライベートなベアメタルクラウドを運用しています。この研究クラウドでは、SINETによる柔軟な拠点間VPNへの対応や、利用者毎のリソースを厳格に分離した環境を提供しています。また、LC4RIと呼ぶ、Jupyter Notebookを用いた構築・運用手法を実践しており、小規模な運用チームでのサービス提供を実現しています。本展示では、 研究クラウドの運用のために開発したJupyter Notebookの拡張機能や、運用環境「OperationHub」をご紹介します。
https://literate-computing.github.io/

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[A-05]教育学習支援情報システム
CoursewareHub: Jupyter Notebookによる講義・演習環境
先端ICTセンター/クラウド基盤研究開発センター

NIIでは講義・演習環境として「CoursewareHub」を開発、運用しています。CoursewareHubはオープンソースコミュニティで開発されているJupyterHubに対して講義向けの支援機能を加えたソフトウェアです。プログラミング講義における効率的な講義資料配信や授業進行の分析機能を提供します。また本環境は、Jupyter Notebookを活用した運用方法論を適用することで、再現性のある環境構築、ノウハウを伝承する運用を行うことが可能です。本展示では、複数大学の講義でのCoursewareHubの利用事例と、実際の利用画面、分析画面などをご紹介します。

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[A-06]機械学習をIoTデバイスで行う
ニューラルネットワークのハードウェア実装
米田 友洋

IoTデバイス等での簡易で高速な処理を目的として、機械学習のハードウェア化が着目されている。ニューラルネットワークの推論においては、2値データを用いた高速・省資源処理方式が提案されているが、ネットワーク自体の学習はほとんどの場合クラウド側で行われている。本研究では、オンサイトの学習を容易にするニューラルネットワークの学習手法に取り組んでいる。

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[A-07] IoTのための機械学習
マルチエージェント深層強化学習を用いたIoT大量接続のためのチャネル選択
レ ティエン タン、計 宇生

mMTC(massive Machine Type Communications)は第5世代とそれ以降の移動通信システムの主要目標の一つであり、大量なIotデバイスが人間の介在なしに自動的にデータを収集し、動作することが可能になる。2023年には2.93兆個のネットワーク接続のうちの約半分はMTCであると予測されており、そのような大量な接続を提供する無線資源が限られていることが課題である。本研究では、マルチエージェント強化学習を利用して、IoTデバイスが無線チャネル資源の選択を分散的に行う方法を検討し、有限な資源を協調的で、有効に選択することによって、ネットワークのデバイス接続数を増大させることが目的である。


[A-08] 自動運転システムを賢くテストする
探索によるテスト生成技術の自動運転システムへの活用
石川 冬樹、アルカイーニ パオロ、ジャン シャォイ

自動運転システムは、他車との位置関係など様々な状況下において、安全性だけでなく交通ルール遵守や快適さなど複数の要求を踏まえながら動作していくことが求められます。我々は、企業とも連携し、このような動作を効率よく効果的にテストするための技術に取り組んでいます。シミュレーションテストを行う際の設定となる交通シナリオを探索するテスト生成技術に多数取り組み、重大な問題を速く見つけることを可能にしています。

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[A-09] AIを細やかな要求に応じて仕立てあげる
信頼できるAIシステムのためのEngineerable AI技術
石川 冬樹、eAIプロジェクト

機械学習技術を用いたAIシステムの産業応用が盛んに取り組まれる中で、その品質、特に安全・信頼に関する懸念が生じている。eAIプロジェクトでは、要求に応じてAIシステムを仕立て上げるEngineerable AIというビジョンを掲げ、AIシステムのためのソフトウェア工学技術に取り組んでいる。その中心として、ブラックボックスと呼ばれる深層学習技術を用いた場合でも、要求やリスクの分析結果に応じてAIシステムを調整するためのデバッグ・修正技術について紹介する。
@fyufyu

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[A-10] 自動運転の社会受容を促進
論理的安全ルールによる自動運転安全性の数学的証明
数理的高信頼ソフトウェアシステム研究センター Clovis Eberhart、James Haydon、蓮尾 一郎

自動運転の社会受容と普及のためには、安全性を実現するだけでなく、安全性に説明可能な証拠を与えることが非常に重要です。本発表では、自動運転安全性に数学的証明という非常に強い形の保証を与える手法を紹介します。具体的には、RSS (responsibility-sensitive safety) という既存の方法論を拡張して、複雑な運転シナリオに対する「論理的安全ルール」をソフトウェアツールを用いて導出します。

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[A-11]高速データ解析アルゴリズムをすべての人の手に
時相論理によるデータ解析アルゴリズムの統一インターフェイス
数理的高信頼ソフトウェアシステム研究センター James Haydon、蓮尾 一郎

産業界(特に製造業)で現れる巨大なデータやモデルを解析して、異常検知や安全性確認、システム最適化を行うために、近年多くの高速な全自動アルゴリズムが提案されています。しかし、これらのアルゴリズムの実用のハードルは一般に高いのが現状です(論文を読んで自分で実装しなければならない)。本発表では、このような実用のハードルをぐっと下げるための、時相論理とよばれる論理体系を使った統一インターフェイスを紹介します。

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[B] 数理・論理・量子情報/考え方をかんがえる

[B-01] 理論計算機科学 - 理論計算機科学入門
有限と無限のあいだ〜オートマトン理論を例に
蓮尾 一郎

計算機やプログラムの振る舞いについて、数学を使って研究するのが理論計算機科学という分野です。応用数学の一分野として見た場合、その大きな特徴は「有限と無限のせめぎあい」です。計算機やプログラムといった「機械」や「レシピ」は無限に豊かな振る舞いを持つ一方で、これらを実際に作ったり記述するためには、そのサイズは有限でなければなりません。この「有限と無限のせめぎあい」という一大テーマについて、オートマトン理論を通してお話しします。

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[B-02]数学の力で"無限"の世界を探る
無限に大きな機械学習モデルの理論解析
加納 龍一、杉山 麿人

機械学習モデルは近年どんどん巨大化していっています。最初は数十、数百個のパラメータを学習していたはずが、気づけば兆オーダーのパラメータを学習するモデルが世の中で活躍し始めてきています。このまま大きくなり続けると、いったいどうなってしまうのでしょうか?パラメータ数が無限大になった場合はコンピュータで計算はできないですが、実は数学の力を用いると挙動を調べることができます。その概要について紹介させていただきます。

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[B-03]量子技術高等教育拠点 利用機関募集のご案内
量子技術高等教育拠点 利用機関募集のご案内
大橋 徹也、古川 雅子、吾妻 広夫、山形 浩一

量子技術高等教育拠点は、Q-LEAP 人材育成プログラムの支援により、量子技術に関する高い専門性と多様なキャリアパスを可能とする人材育成に取り組む拠点として、5 つの「参加機関」により2019 年に開設されました。幹事機関の国立情報学研究所を中心にオンライン教育システムを構築し、オンライン講義の配信、教材データベースの共同開発・利用を通じて、大学等の「参加機関」とその教員のみなさまを支援しています。さらに産業界ともコンソーシアムを通じて連携し、量子技術の融合研究の推進や、社会実装と普及を支える人材の育成に取り組み、近年、ますます注目される量子技術へのニーズに応えてまいります。このたび、大学や産業界、国立研究機関からの参加・協力を仰ぐべく、コンソーシアムの利用機関を募集いたしております。

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[C] 人工知能/計算機に思考させる

[C-01]コンピュータにことばを理解させる
人間の知的活動を支援するための言語インタフェース技術
相澤 彰子 研究室

深層学習技術を用いたAIシステムの開発では、訓練データを基に複雑なニューラルネットワークとして機能を構築するため、細やかな要求に対応し品質を担保することが困難です。我々は細やかな要求に応じてAIシステムを仕立て上げる "Engineerable AI" 技術として、深層ニューラルネットワークの自動修正などに産業界と密に連携して取り組んでいます。
https://www-al.nii.ac.jp/


[C-02]Robust IntelligenceとSocial Technologyを主軸とした社会課題解決のための強靱な知識基盤
ロバストインテリジェンスを社会的な課題解決に役立てるための応用技術に関する研究
ロバストインテリジェンス・ソーシャルテクノロジー研究センター

CRISは、様々な社会課題に対し、ロバストインテリジェンス及びその要素技術を活用して、社会課題の解決に取り組みます。
http://research.nii.ac.jp/CRIS/

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[C-03]人工知能はいかにして世界から知識を獲得し表現・利用しているか?
機械学習と知識表現・記号推論の融合によるNeuro-Symbolic AIの実現
井上研究室 井上 克巳、佐藤 泰介、岡崎 孝太郎、竹村 彰浩、Nguyen Quoc Tuan、小髙 充弘、Fanqing Xu、渡邉 晃司、薬師寺 椋太、大谷 将之

本研究室では、実世界におけるノイズを含むデータや不完全な情報を処理するために、機械学習の汎化性とノイズ耐性に知識表現・記号推論の厳密性と再利用性を組み合わせて、未知の状況にも柔軟に対応可能なロバストなAIを構築します。また、COVID-19の遺伝子ネットワーク推定、放射線下における細胞動態の予測、メディアデータに基づく行動分析といった、過去になかった分野へのAI適用をも目指します。
知財図鑑 https://chizaizukan.com/property/370/

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[C-04]コンピュータが法律推論?
論理プログラミングに基づく法律表現言語PROLEGの紹介
佐藤 健

民事裁判における3つのフェーズ:事実認定、あてはめ、判決推論のうち判決推論フェーズを論理プログラミングに基づく判決推論支援システム:PROLEG(PROlog-based LEGal Reasoning system)を開発した。本ポスターはPROLEGシステムの紹介である。

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[C-05]思い通りに操るコツを見出す
データからロボット制御を実現する強化学習・表現学習
小林 泰介

近年ロボットの発展が目覚ましいですが、それと同時にロボットに要求される作業内容も着実に複雑になっています。そういった作業の中には、事前に現象を数式として記述できないものが多くあります。それらを実現するデータ駆動技術として、どのように実世界を表現するかを学び、そこでの理想的な行動規則を得る、強化学習と表現学習に注目して理論・応用研究を進めています。

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[C-06] コンピュータはどのくらいうまく情報を探せるのか
NTCIR Challenges
神門 典子

NTCIR (NII Testbeds and Community for Information access Research)では、世界中の約150チームの研究者と一緒に共通のデータセットを用いて研究を進めています。

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[D] 映像・音・メディア/みる・きく・はなす・さがす

[D-01] 研究用データセットのシェアリング文化を創る!
情報学データ資源の共同利用
データセット共同利用研究開発センター 大山 敬三、神門 典子、佐藤 真一、山岸 順一、相澤 彰子、水野 貴之、菅原 朔、大須賀 智子

本センターでは、テキスト、音声、映像など産学界の持つ大規模データを大学等の研究者へと橋渡しをし、またデータや課題を共有する評価ワークショップを行うことで、データの共同利用を推進し、技術の深化とコミュニティの創生や活性化を促進しています。ポスターでは、これらの活動の概観や、本センターの「情報学研究データリポジトリ(IDR)」及び「音声資源コンソーシアム(SRC)」から提供中の各種データセットと、それらを用いた研究成果の一部をご紹介します。
@NIIIDR

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[D-02]光の色から水中を知る
水による光の物理特性を活用した水中の深度推定
淺野 祐太、石原 慎

観測する光の波長に依存して、水中での光の物理特性は大きく異なります。例えば、可視光域の光は水にほとんど吸収されませんが、近赤外線の光は水に強く吸収されます。また、水面で屈折した水中への入射光は、波長毎に光路が異なります。本研究では、観測波長を工夫し、水による光の吸収および屈折の特性を特徴量として活用することで、水中環境の深度を推定する手法を提案しました。

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[D-03]毛細脈管、見えます
光超音波画像による内部三次元構造解析
佐藤 いまり

病気の早期診断や超精密検査の実現を目指すAMEDに参加し、生体や物体内部を非侵襲・非破壊でリアルタイム三次元可視化する光超音波イメージングの高度化を行っています。本研究では、疾病に関係が深い毛細脈管状態を把握するため、鮮明な画像を得るコンピュータビジョン技術を提案しました。
http://research.nii.ac.jp/pbv/

ポスター


[D-04]光をデザインして物体の中を見る
細胞特徴解析
佐藤いまり、島野美保子、浅野 祐太、石原 慎

散乱特性は、がん検出などにも有効であると近年注目されており、病理診断への応用が期待されています。一般に、生体・細胞等の散乱体を多く含む試料の顕微鏡観察において、散乱光の影響により透過光が不鮮明になり、吸収・散乱特性等の正しい計測は難しいことが知られています。本研究では、光源のパターンとカメラを組み合わせた撮像技術により、染色を行わずに、物体の散乱特性を解明するコンピューテーショナルフォトグラフィー技術を提案しました。
https://doi.org/10.1007/978-3-030-59722-1_23
http://research.nii.ac.jp/pbv/

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[F] 社会と情報/サイバー世界とフィジカル世界の融合

[F-01]さまざま分野のデータを連携して使用するプラットフォーム
分野間データ連携基盤
サイバーフィジカル情報学国際研究センター 武田 英明、相澤 彰子、高須 淳宏

さまざまな分野のデータを組み合わせて使用するためのプラットフォームを紹介する。

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[F-02]成功体験を味わえるように支援するロボットの仕組みとは?
ユーザの自己効力感を向上させるアシストロボットのための成功体験マネージャー
稲邑 哲也

介護やリハビリテーションの分野では、ロボットがすべてを物理的に支援するのではなく、人の自主性を重んじ、「自分ならきっとできる」と信じる感覚,すなわち自己効力感を向上させるように支援の戦略を決定することが重要と言われています。本発表では、自己効力感を向上させる方策の一つとして、ユーザーの成功体験をVR技術で創出するシステムを提案します。例としてVRジャグリングに注目し、成功体験と自己効力感の関係について解説します。
プロジェクトホームページ https://srd.mech.tohoku.ac.jp/moonshot/
@t_inamura

ポスター


[F-03]スマートエコノミー
ブロックチェーンは経済社会でどのように役立つのか?
岡田 仁志

ブロックチェーンは頂点のないフラットな構造でありながら、世界の誰とでもデジタル価値を交換できるプラットフォームです。電子的に表現されたあらゆるアセットをブロックチェーンに乗せて、自由度の高い転々流通の仕組みを実現します。注目を集めているのは、バーチャル空間での経済活動と現実社会の活動をブロックチェーン基盤の上で連動させる使い方です。ブロックチェーンの応用に関するアイデアの可能性を探究しています。

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[O] サービス・事業・全般

[O-02]サイエンスによる知的ものづくりへ - トップエスイー
社会人向けソフトウェア工学教育プログラム
先端ソフトウェア工学・国際研究センター 本位田 真一、石川 冬樹

トップエスイープログラムは、ソフトウェアエンジニアリングの技術・理論・ツールを使いこなすスーパーアーキテクトを育成する、社会人向けの教育プログラムです。先端的かつ実践的で演習を中心とした講義を通じて学習し、実問題に適用する課題を、1年の課程の中で行います。実践的な技術だけでなく、学術的な理論や各種ツールの適用により、高度に情報化された社会を支える人材を育成します。
https://www.topse.jp/ja/

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[O-04]
走り出した学術研究プラットフォーム
学術基盤推進部

2022年4月から「SINET6」が始動しました。国立情報学研究所は、ネットワーク基盤「SINET6」と研究データ基盤「NII RDC」を中核に、クラウド環境、認証を包含した『学術研究プラットフォーム』をご利用いただくことで、大学・研究機関における研究・教育活動のデジタルトランスフォーメーション(DX化)の基盤となることを目指しております。


[O-05]研究データ基盤「NII Research Data Cloud (NII RDC)」の説明
研究データ基盤「NII Research Data Cloud (NII RDC)」
オープンサイエンス基盤研究センター

NIIオープンサイエンス基盤研究センター(RCOS)の使命は、国内学術研究活動における学術論文および研究データなどを管理・公開・検索できる学術基盤を構築することを通じて、日本におけるオープンサイエンス推進の礎となることです。RCOSで開発・提供する学術基盤を通じて、国内の学術研究活動が円滑に行われ、またその研究成果が研究プロジェクト終了後も損失することなく、共有・リユースされることを目標とします。

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[O-06] 国立情報学研究所ビットくんによる広報活動紹介
NII Today、Twitter、ウェブサイトのご紹介!
国立情報学研究所 情報犬ビット

国立情報学研究所の広報みならい公式キャラクター情報犬ビットくんによる活動紹介です。


関連リンク

お問い合わせ先

国立情報学研究所 総務部企画課広報チーム
オープンハウス実行委員会
TEL : 03-4212-2131
oh[at]nii.ac.jp
※ [at]を@に置き換えてご送信ください。

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