SIG-KST:知識・技術・技能の伝承支援研究会(人工知能学会 第2種研究会)
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第46回 知識・技術・技能の伝承支援研究会(SIG-KST)


第46回 知識・技術・技能の伝承支援研究会(SIG-KST)を下記の要領で開催します。

研究者や企業で実務に携わっておられる方など、皆様の参加を募集します。


【日時】

  • 2024年3月27日(水) 14:40-17:20


【場所】



【プログラム】


  • 14:15頃 オンライン受付開始


  • 14:40-14:45 開催方法について説明


  • 14:45-15:15 一般講演1(SIG-KST-046-01)
    • 焼結現象を伴う金属積層造形技術の研究開発動向と形式知化への課題

 要旨:
 3Dプリンタによる積層造形は、設計と製造がデジタル情報によって統合されたものづくり
 と言える。加工上の技術が全てデジタルデータに落とし込まれていることで属人性が極力
 排され、ものづくりの知識・技術・技能の継承に適している。本発表では、産総研の新し
 い研究拠点である北陸デジタルものづくりセンターを紹介し、そこに導入された、焼結に
 基づく新方式の金属3Dプリンタを用いた金属積層造形の研究開発の内容と、この技術によ
 る知識・知能・技能継承への課題などを述べる。


  • 15:15-15:45 一般講演2(SIG-KST-046-02)
    • SubgraphXを用いたST-GCNのアテンション分析による組み立て作業の熟練動作分析手法
      • ○棚橋悠翔,木村康佑,秋月秀一,橋本学(中京大),岡本雅己(日産)
      • 配布資料

 要旨:
 製造現場では,作業者の教育効率化の観点から,動作の自動分析が必要とされ
 ている.従来では,熟練度を識別する機械学習モデルを作成し,判断根拠を可視化する
 手法があるが,未知の作業者の熟練度識別が難しいうえに,空間的な分析ができないと
 いう問題があった.本研究では機械学習モデルに微分処理を追加し,分析にSubgraphX
 を適用することでこれらの問題を改善した.これにより,識別率は29%向上し,分析結果
 は目視による分析と一致することを確認した.


  • 15:45-16:00 休憩


  • 16:00-16:30 一般講演3(SIG-KST-046-03)
    • 経験登録と経験駆動型装置の実現に向けて
      • ○持田信治(流通科学大)
      • 配布資料(2024/03/28更新)

 要旨:
 近年、人工知能の利用が進みつつあり、今後、人工知能が単独で意思決定を行い、
 行動を行うことが期待される。そこで、本発表はコンピュータと人の違いを明確に
 して、行動決定可能な人工知能実現に向けての課題を述べる。そして、本発表はこ
 れまでの筆者の研究の紹介を行い、今後の研究テーマである「3秒ルールインテリ
 ジェンス」を説明する。3秒ルールインテリジェンスは人の価値観の揺らぎを模擬
 する人工知能である。


  • 16:30-17:00 一般講演4(SIG-KST-046-04)
    • 知識・技術・技能の伝承支援研究会の歩みとこれから
      • ○稗方和夫(東京大),古川慈之(産総研)
      • 配布資料

 要旨:
 知識・技術・技能の伝承支援研究会では、2007年の設立以来産業界において
 知識や技能をどのようにモデル化し、伝えていくかについて研究を続けてきた。
 研究内容が知識や技能のモデル化と、モデルの活用に研究内容集約しつつある
 状況を踏まえ、2024年度より、記述的なモデル、データによるモデル化、
 シミュレーション的なモデル、回帰などパラメトリックなモデルなど、
 ビジネスの中でモデルの構築と活用をどのように行うかに取り組むことを
 計画している。
 本発表では、これまでの研究会の成果を踏まえ、今後の方向性を述べる。


  • 17:00-17:20 総合討論



【参加費】

無料 (人工知能学会非会員も無料)

【参加申し込み】

下記の内容を記入の上、e-mailにてご送付下さい。

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 To: jsai-kst-contact-ml[at]aist.go.jp ([at]を@に置き換えてご利用下さい)
 Subject: 第46回研究会参加申し込み
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 知識・技術・技能の伝承支援研究会 [参加申し込み]
 お名前: (姓) (名) 
 ご所属:
 メールアドレス:
 人工知能学会員(はい/いいえ):
 SIG-KST会員あるいは入会希望(はい/いいえ):
 現地参加かオンライン参加か(現地/オンライン):
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【発表申し込み】

発表申込〆切:2024年3月6日(水)13:00
原稿提出〆切:2024年3月21日(木)13:00

発表申込・投稿の方法や発表形式等については、下記のURLをご参照下さい。
http://www.sigkst.org/index.php?site_id=&page=%C5%EA%B9%C6%B5%AC%C4%F8


【問い合わせ先】

jsai-kst-contact-ml[at]aist.go.jp ([at]を@に置き換えてご利用下さい)