MATLAB EXPO 2016 JAPAN

セッション内容

人工知能研究の現状と今後の展望

K1 10:00-10:40

近年、コンピュータ囲碁、自動運転車、会話ロボットなど、私達の身の回りの様々な場面で人工知能が利用されるようになってきた。このような人工知能研究を更に加速させるべく、今年度より理化学研究所に革新知能統合研究センターが設置され、活動開始に向けて準備が進んでいる。本講演では、人工知能、および、そのコア技術である機械学習の研究分野を概観するとともに、革新知能統合研究センターが目指す方向性について述べる。

杉山 将理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/
東京大学 大学院 新領域創成科学研究科 教授
杉山 将

The Rise of Engineering-Driven Analytics

K2 10:40-11:20

ビジネスに重要なシステムやアプリケーションにおいてエンジニアリングデータは必須となっており、音声、画像、動画などさまざまなセンサーから生成されるデータと、ビジネスやトランザクション、ITデータなどと組み合せることで、複雑な現象に対して、より高度なアナリティクスを行えるようになります。サーバやクラウドにある大規模なデータセットや、スマートセンサーで収集したデータを利用して、これらのアナリティクスをフレキシブルに実行できます。本セッションではこれらのシステムを設計、開発することが可能となり、アナリティクスドリブンの新しい時代を導く力となるMATLAB®/Simulink®の事例や新機能をご紹介します。(本セッションは日本語同時通訳付きの英語講演です。)

講演者のLoren ShureはMathWorksで29年以上勤務しMATLAB言語の設計や、あらゆるMathWorks製品の開発に携わってきました。LorenはMATLABについてブログThe Art of MATLABを書いています。

Loren ShureMathWorks
Loren Shure

MATLAB and Simulink最新情報

K3 11:20-11:40

「よりシンプルに」「より完全に」「より高速に」を開発注力テーマとし、エンジニアからサイエンティストまで、ライトユーザからヘビーユーザまでと幅広いニーズに応えるべく、年々大きな進化を遂げてきたMATLAB®、Simulink®。ここではR2016a、R2016bのリリースハイライトを中心に、アドオン製品を含むMATLAB、Simulinkの最新情報をご紹介します。

大谷 卓也MathWorks Japan
大谷 卓也
宅島 章夫MathWorks Japan
宅島 章夫

MATLAB入門~アプリから始めるデータ解析~

A1 13:00-13:50

MATLAB®って何ができるの?どんな使い方ができるの?そんな疑問にお答えするセッション。MATLAB をこれから使ってみたい、プログラミングは苦手だけれど少し複雑な解析もしてみたいという方にMATLABの基本機能をご紹介します。

MATLABはデータ解析、アルゴリズム開発のための環境、可視化機能などを提供しています。それだけではなく、近年はLive Editorの登場や便利なアプリによって、よりインタラクティブな解析が可能となりました。

本セッションでは実際のデモを交えながらデータ解析に必要な以下の機能をご紹介します。

  • 各種ファイル、アプリケーションからのデータインポート
  • アプリを使ったデータの分析 / 可視化(データのプロット)
  • ヘルプの活用方法
  • 作成したプログラムの配布

これからMATLABの使用を始める方に最適なセッションですが、すでにお使いの方にも新しい発見のある内容を用意しています。

こんな方におすすめ:

  • MATLAB初心者の方
  • データ解析機能について知りたい方
  • 試行錯誤の多いデータ分析や開発を効率的に進めたい方
井上 道雄MathWorks Japan
井上 道雄

Simulink/Stateflow入門

A2 14:00-14:40

Simulink®はブロック線図を用いたプログラムの開発環境として、そしてモデルベースデザインのためのプラットフォームとして、産業界はもちろん教育・研究の場でも幅広く活用されています。

更に、SimulinkのアドオンツールとなるStateflow®は、Simulinkに対して真理値表/状態遷移図/フローチャートなどの表現に基づいたモデリング機能を追加します。Simulinkと同様、幅広く活用されるStateflowはシーケンス制御などのアルゴリズムの記述に適しています。

本セッションでは、このSimulinkとStateflowは、「どこで、なぜ、どのように使われているの?」といった疑問にお答えするべく、デモンストレーションを交えてご紹介します。

SimulinkとStateflowをご存知ない方、これから使ってみようとお考えの方は、業界・アプリケーション・分野は問いません。是非本セッションにご参加ください。

小林 昇洋MathWorks Japan
小林 昇洋

手軽にはじめる画像処理・コンピュータービジョン

A3 15:10-16:00

画像処理やコンピュータービジョンの技術は、ADAS・ロボット制御・医療分野等から生産現場での検査まで、様々な分野で活用されています。

MATLAB®と豊富な画像処理ライブラリを組み合わせることにより、Cコード等で記述すると膨大な処理内容を、デバッグの容易なMATLABコードで簡潔に実現することができます。

本セッションでは、MATLABにおける画像取り扱いの基本から、各種Toolboxを用いることで実現できる、様々な静止画の解析や動画・コンピュータービジョン処理をご覧いただきます。視覚的にマウスで操作できるアプリを使って処理を行う手法もご紹介しますので、プログラムに不慣れな方でも手軽にはじめられます。

画像処理・コンピュータービジョンの研究・開発をこれから行う必要のある方はもちろん、開発効率を上げたい方にも最適なセッションです。

デモ内容:

  • カメラ/画像データの取り扱い
  • 画像の前処理、色変換、2値化、モルフォロジー処理
  • アプリを用いた処理例
  • コンピュータービジョン例(動画中の人検出や文字の認識)
福本 拓司MathWorks Japan
福本 拓司

モデルベースデザインのためのプラントモデルの作成と活用入門

A4 16:10-16:50

モデルベースデザインとは、モデルを活用することで、開発の早い段階から設計品質を高め、開発の効率化を実現する手法です。また制御開発においては、設計工程のみならず、実装、検証に至るさまざまな領域でモデルを活用し、効率化が実現されます。

本セッションでは、モデルベースデザインの概要をご紹介するとともに、制御系シミュレーションに不可欠となる、プラントモデルに注目します。知っておくべき基礎知識として、大きく実験デ-タベースのモデリングと、数式ベースのモデリングに分けてデモを交えてご紹介します。また、より詳しく知りたい方にむけて、弊社が提供するサンプルモデル、Web セミナーやトレーニングなどのコンテンツを用いたおすすめの学習法もご案内させていただきます。

モデルベースデザインをご存じない方、これからはじめようという方、プラントモデリングの進め方について疑問をお持ちの方などなど、まずは本セッションに足をお運びいただき、次のステップへの足がかりとしていただければと思います。

小林 昇洋MathWorks Japan
小林 昇洋

新入社員研修で、制御開発の人材を育てるとはどういうことか

A5 17:10-17:50

新入社員研修のカリキュラムを考えている人事部や人材開発部のみなさん。制御開発エンジニアの人材育成方法や教育内容、担当講師の確保や準備に関してお困りではないでしょうか。

新卒エンジニアが配属される現場の声としては、新人研修の時にもっと現場で使われる制御技術を教えてほしいという声が多い一方で、制御開発プロセス・制御理論・制御設計ツールの利用方法などを総合して、具体的なカリキュラムまで落とし込めることができない、といった声をよく聞きます。

では、新入社員研修で制御開発の人材を育てるためにはどのような考え方が必要でしょうか。本セッションでは、その一例としてヤマハ発動機と共に開発してきた新入社員向け制御システム開発講座を紹介します。

照井 雄佳MathWorks Japan
照井 雄佳
ヤマハ発動機株式会社
迫田 茂穂

次世代システムに求められるソフトウェア検証技術
~静的解析の価値と有効性~

B1 13:00-13:40

近年の自動車・家電・医療機器などのソフトウェアは、より高度な機能を実現するために複雑化・大規模化する傾向にあり、さらに信頼性や安全性に対する要求も高まっています。限られた開発期間の中で、そのようなソフトウェアをミス無くコーディングするだけでなく、リコールを予防するためにソフトウェアの品質を保証する必要があります。要求仕様の検証、または設計に対する動作確認は早期段階で行われるケースが多いですが、コード実装後でソフトウェアの欠陥(オーバーフロー、配列の範囲外アクセス等)や実行時エラーによる手戻りの発生が多いというお客様の声をよく聞きます。

本セッションでは、早期段階でのソフトウェアの欠陥の検出、さらに形式手法によるランタイムエラーがない証明を可能とするコード静的解析ツール(Polyspace Bug Finder™、Polyspace Code Prover™)をご紹介します。また、そのツールを使ったコード検証作業の効率化、モデルベースデザインプロセスの中での使用方法についてもハイライトします。ソフトウェア品質やセキュリティに対する注目が増加するソフトウェアに関する検証作業の効率化に関心のある方にお勧めです。

能戸 フレッドMathWorks Japan
能戸 フレッド

実機テストのための計測/制御試験ソリューション

B2 14:00-14:40

市場からの多様なニーズへの対応とタイムリーな製品リリースを実現するため、製品の研究・開発はますます高度化・複雑化し、同時にスピードと正確性も求められています。MathWorksは、MATLAB®/Simulink®で机上検討したアルゴリズムを素早く実機で実行するためのテスト環境を、手軽な簡易テスト環境からハイエンドなRCP/HIL環境まで幅広く提供しています。本セッションでは、実機を用いたリアルタイムテストで活用できる様々な機能・ソリューションをデモを交えながらご紹介します。

  • 簡易~ハイエンドまでの実機テストソリューションの紹介
  • RCP/HILでの処理速度高速化のための機能紹介 (マルチコアCPU / FPGA実装)
  • Simscape® を用いたプラントモデルのHIL実装
  • リアルタイムテストのオートメーション化(自動化)
  • CAN通信を利用したシステムに対するテスト/検証

業界・アプリケーション問わず、製品の研究・開発や製造装置設計等において実機テストを業務とされている方や、上流~下流まで開発プロセス全体の改善をご検討されている方は是非本セッションに足をお運びください。

新井 克明MathWorks Japan
新井 克明

効果的かつ効率的なモデルベース組込みソフト開発・検証

B3 15:10-16:00

近年、「早期検証による品質の向上・作りこみ」 や 「開発期間・コストの低減」 を目的として、量産ソフト開発にモデルベースデザイン (MBD) を適用する動きが広がっています。

MathWorksはMBDにおけるモデル・コード検証ツールを豊富に提供しています。本セッションでは、主に下記の内容をデモを交えてご紹介します。

  • モデル仕様と等価な組込みCコード自動生成
  • デバッグ時の不具合検出を支援する依存性/影響度分析
  • 合否判定を効率化するテスト自動化および管理
  • テストが十分なのかを確認するためのカバレッジ計測
  • ヌケモレを塞ぐフルカバレッジテストデータ生成

更に、複数の検証製品を組み合わせて利用するなど、検証におけるアドバンスドな使い方や新機能もご紹介します。モデルベースの組込みソフト開発・テスト・検証を既に行われている方、これから始めようという方、是非本セッションにご参加ください。

リャン ティファニーMathWorks Japan
リャン ティファニー

制御系設計環境オーバービュー&便利機能のご紹介

B4 16:10-16:50

制御系設計は制御したい対象を目標通りに動作させる、文字通り制し御するための手法を設計・開発する行為です。人手を介さない自動制御の代表例としてはフィードフォワード/フィードバック制御やシーケンス制御が挙げられますが、制御構造の選択や動作計画の最適化、制御ゲインの調節には知見と試行錯誤が求められます。制御系設計にかかる手間や時間、ひいてはそれを実行できるエンジニアの育成に課題を感じている方も多いと思います。

MATLAB®/Simulink®は制御設計環境として世界中のエンジニアに愛用されています。その理由として、制御系設計に必須、または便利な機能が豊富に提供されていることが挙げられます。本セッションでは、MATLAB/Simulinkの制御系設計環境としての全体図をご紹介し、更に皆様におススメできる便利機能をデモを交えてご紹介します。

山本 順久MathWorks Japan
山本 順久

アプリケーションを作るならオブジェクト指向プログラミング!

B5 17:10-17:50

MATLAB®で作ったプログラムの管理に困っていませんか。プロジェクトメンバーと効率よくプログラムを共有したり共同開発する必要はありませんか。使いやすく、かつロバストなプログラムを書きたくありませんか。これらに一つでも当てはまる方は是非このセッションにお越しください。実は、オブジェクト指向プログラミングを活用することによって、上記の課題を克服することができるのです。

このセッションでは例題を通して、オブジェクト指向プログラミングの概要とメリット、そしてMATLABでのプログラミング構文をご紹介します。また、MathWorksトレーニングサービスが提供している、基礎から体系的に学べる「MATLABによるオブジェクト指向プログラミング」コースもご紹介します。

既にMATLABを活用されている方、大規模アプリケーションを開発する予定の方、もしくは他の言語でのオブジェクト指向プログラミングの経験がある方にお勧めのセッションです。

道家 治郎MathWorks Japan
道家 治郎

機械学習のための信号処理
~MATLAB EXPO 2016編~

C1 13:00-13:50

機械学習は、人や車等の物体認識、工場設備やインフラ環境の故障検出、疾病や災害の予測等、多種多様な目的に応用され、自動運転やIoTシステムをはじめとする各種サービスでの実用化が進んでいます。学習の対象となる代表的なデータには、音声信号、画像信号、その他各種センサー信号があげられます。センサーデバイスの低消費電力化や効果的な通信帯域利用と、認識精度との両立を実現するには、その性質を良く現す「効果的な特徴量の抽出」が重要なポイントとなります。

MATLAB®の導入により、データの取得から、特徴量の抽出・取得、学習、分類といった一連のワークフローを、同一環境下で試行錯誤することが可能となり、さらに、実際のサービスに必要なエッジデバイスや、アプリケーションの開発等に活用することができます。本セッションでは、センサーデータをはじめとする各種題材について、機械学習に応用される各種信号処理機能の紹介を中心に、実際のシステムを構築するために必要な関連機能についてご紹介します。

竹本 佳充MathWorks Japan
竹本 佳充

機械学習・信号処理技術を用いた機械の状態監視技術の紹介

C2 14:00-14:40

機械学習や信号処理技術を用いた、機械の状態監視に関わる事例を二つ紹介する。

初めに、1クラスSVMによる航空機油圧系統の故障予兆検出について述べる。機械が正常に稼働しているときのデータは大量に得られるものの、故障時のデータを同じ数だけ得ることは難しい。しかし1クラスSVMは正常データのみで識別器の学習が可能であるため、故障予兆検出に適用した。この事例ではHarware In the Loop Systemを構築してデータを計測し、故障予兆検出アルゴリズムの評価に用いた。

続いて、音響診断のための、適応ビームフォーミングによる広帯域雑音除去について述べる。機械の稼働音をマイクロフォン等で受信して周波数スペクトラム等を分析することで、機械の異常を検出できる可能性がある。しかし、たとえば工場の中では興味ある稼働音 (所望信号) 以外にも様々な雑音が存在するため、信号処理によるこれらの除去が必要となる。本講演では、この雑音が広帯域信号であり所望信号は相対的に狭帯域信号である場合の、適応ビームフォーミングを用いた雑音抑圧方法を紹介する。

藤島 泰郎三菱重工業株式会社
ICTソリューション本部 システム技術開発部
藤島 泰郎

データの本質を読み解くための機械学習

C3 15:10-16:00

機械学習とは、現在あるデータから重要なパターンや傾向を学習し、新しいサンプルの挙動や性質について予測や分類を行うことができる技術です。人工知能、IoT (Internet of Things) 、ビッグデータといったよく目にするバズワードには、必ずこの機械学習が関わってきます。例えば、SNSなどの文字解析、機械の故障診断、ロボット制御、物体認識など幅広い分野で機械学習が使用されています。

最近では安価なセンサーの普及や通信技術の発達により大規模なデータが取得できるようになりました。しかしその一方で、大量のデータから重要な情報を効率よく取り出し目的に沿った活用をすることが、現在のデータ解析の課題となっています。

本セッションでは、データ解析を意思決定につなげる機械学習の典型的なワークフローについて解説します。また、実問題を扱うときに注意の必要がある機械学習の手法選択、計算時間、データサイズなどの課題について言及し、最新機能を使って複雑なデータから知見を発見する例をお見せします。

機械学習をこれから始めたい方や、データ解析をする中で、コーディング時間、計算時間、メモリ使用における工夫をしたいとお考えの方におすすめのセッションです。

井原 瑞希MathWorks Japan
井原 瑞希

基礎から学ぶ深層学習(ディープラーニング)

C4 16:10-17:50

従来、機械学習の分野では、学習対象から適切な特徴量を抽出する「特徴抽出」が非常に大きな意味を持っていました。よい学習器を作るには、よい特徴量を見つけ出すことが必須であり、そのための試行錯誤やノウハウが学習器の性能を大きく左右していました。しかしながら、こうした状況はニューラルネットワーク、特に深層学習に関する技術の進展により大きく変わりつつあります。

本セッションでは、機械学習分野において現在大きな脚光を浴びている深層学習をニューラルネットワークの基本的な概念から始めて、ご紹介します。

  • ニューラルネットワークの基礎
  • 積層自己符号化器(Stacked Autoencoders)
  • 畳み込みニューラルネット(Convolutional Neural Network)
  • 転移学習(DeCAF)
  • 分類以外のDeCAFの応用(類似画像検索・異常検知等)

Neural Network Toolbox™を使えば、深層学習といった最新の技術も簡単に既存のMATLAB環境に取り込むことが可能です。画像や音声、各種のセンサーデバイスやロボットとの連携などもMATLAB®であれば、簡単かつ統一的に実現できるでしょう。ぜひ使い慣れたMATLABで深層学習を始めてみませんか。

太田 英司MathWorks Japan
太田 英司

MATLABによる作業異常検知システムの開発

D1 13:00-13:40

製造業では、第4次産業革命と呼ばれる、IoTの活用による変革が進行中である。様々なセンサをネットワークに接続し、多様なデータをサーバに取り込み、高度な知能処理を施すことが可能となった。これにより、従来は不可能であった製造ラインの管理が実現しつつある。

例えば、製造装置の管理は、センサデータが取得可能であったため、異常検知や制御など、積極的に取り組まれてきた。一方、作業者の管理は、データがあまりなく、装置管理に比べ、システム化が遅れている。しかし、近年、カメラ画像を取得し、作業の認識処理を行うことで、作業内容のデータ化が可能になった。これにより、作業者の管理技術が現実的となった。

そこで、IoTを活用した作業のデータ化技術と、製造設備管理などで培ってきた異常検知技術を組み合わせて、作業異常検知システムの開発を推進した。しかし、このような複数の技術を用いた技術開発を行う場合、作業のデータ化など従来の専門領域外の技術の導入に時間を要す。そこで、MATLAB®を活用し、この問題を解消し、短期での技術開発を推進した。

本講演では、作業異常検知システムの概要と、MATLABを活用した開発の流れを紹介する。

今沢 慶株式会社 日立製作所
CTI 生産イノベーションセンタ 生産システム研究部 生産S2ユニット 研究員 兼 インダストリソリューションデザイン室員
今沢 慶

MATLABによる時系列データ解析と予測

D2 14:00-14:50

時系列データ解析は、幅広い業界で利用されており、近年低価格なデータ収集のためのインフラが整ったことにより扱えるデータ量も飛躍的に増加しています。

IoTの広まりに伴い移動体や家電製品につけたセンサー情報などが利用可能となり、また、日本では電力自由化に伴い電力需要予測のための時系列モデリングにもデータの活用が進んでいます。データによってはより複雑なモデルが有用となり、その予測に基づいた意思決定の重要性は過去に比類ないものになっています。

時系列データの解析と予測に関してもMATLAB®は、プログラミング工数削減や高い汎用性から広く活用されています。本セッションでは、主に以下の手法について基本的な概念から始めてMATLABによる解析フローをご紹介します。

  • 回帰分析
  • ARIMAモデル
  • GARCHモデル
  • VARモデル
  • 機械学習(RNN)
中川 慶子MathWorks Japan
中川 慶子

ものづくりのための数理モデルの最適化

D3 15:10-16:00

ものづくりの会社においては、設計開発、解析において積極的にコンピューターを使い、実機ベースの開発からPC上でのシミュレーションを組み合わせて製品を開発する手法が増えてきており、より短期間での製品開発につながっています。

本セッションでは、ものづくりにおける数理モデルの最適化についてご紹介します。

数理モデルは、設計モデルを常微分方程式、偏微分方程式を用いて、モデルの時間変化を表現し、振る舞いを解析することができます。例えば、部品の熱応答を表現するなど、設計前の基礎解析に応用されています。

MATLAB®では、静特性、動特性を持ったモデルを表現することが可能であり、そのモデルと実験値との合わせこみを実現するための最適化関数が提供されています。ただ実際のところ、得られる数値結果について、どう評価するのかは非常に難しいところです。

MATLABを使うエンジニアが陥りやすいポイントを、デモンストレーションを通じて、ご紹介します。

  • 劣決定、過決定問題
  • 最適化における変数選択

設計、開発を行っているエンジニアの方は、ぜひご参加ください。

大開 孝文MathWorks Japan
大開 孝文

センサーデータアナリティクスの開発から運用まで

D4 16:10-17:00

製造業のみなさんの多くは製品または生産設備機器からデータを収集し、集められたデータから異常検出したり、特定の兆候などを把握しようと取り組んでいらっしゃると思います。

しかし、いざ蓄積したデータに対して解析に取り組もうにも「そのままのデータでは解析まで辿りつけない」、「データが大量にあるので手がつけられない」などといった状況で手をこまねいてしまっているという声をよく耳にいたします。

本セッションでは、単に取得したデータに対して時系列解析や機械学習などを活用してイベントを検出するだけでなく、現実のセンサーデータを使った前処理のコツや運用面を考慮したアプリケーション展開やシステム構築についてまで言及し、実践的なデータアナリティクス・ワークフローをご紹介します。

吉田 剛士MathWorks Japan
吉田 剛士

自動レーン変更と自動駐車のためのシミュレーション環境の構築

E1 13:00-13:40

最近自動運転技術の開発が加速されている。この中で、高速道路における複雑なレーン変更や自動駐車(Valet Parking)技術の確立は重要である。これには、正確かつ最適な車両動作の生成が必要になる。最適化の項目としては、レーン変更では、周辺の他車両の位置関係に基づく変更タイミングや変更時の動作の滑らかさに関係する累積ラテラルジャーク量などである。一方、自動駐車では、経路長、障害物までの距離、生成経路曲率、ギアの切り替え回数などである。これらのシミュレーション環境をMATLAB®、Simulink®、PreScan により、実データに基づいて構築した結果について述べる。

三田 誠一豊田工業大学
スマートビークル研究センター センター長 特任教授
三田 誠一

ヒューマノイドロボットHYDRAの開発におけるMATLABの活用

E2 14:00-14:40

ヒューマノイドロボットは複雑なメカトロニクスシステムであり、多数のプロセッサが用いられている。ロボットの制御性を高め、環境に適応した動作を実現するためには多くのセンサ情報を高速に処理せねばならない。ヒューマノイドロボットは多くの場合20以上の関節を持ち、力センサやIMUなど多数のセンサを搭載している。このようなシステムの制御を行うには通常分散制御が用いられるが、高速な信号処理とリアルタイム制御を行うには処理系の最適化も必要となる。ヒューマノイドロボットHYDRAではリアルタイム性を高め、高性能な制御を可能にするため、下位の制御やセンサ間の通信など特にリアルタイム性が求められる箇所にはFPGAを、複雑な状態管理や計算が求められる箇所にはマイクロコントローラを用いている。本講演ではHYDRAの開発事例を中心に、ヒューマノイドのような多様で複雑な組み込みシステムの開発にどのようにMATLAB®/Simulink®を活用したのかを紹介する。

神永 拓東京大学
大学院 情報理工学系研究科 助教
神永 拓

身体化する義足

E3 15:10-15:50

人間は足部の機能を失うと、最も使用頻度の高い移動手段である歩行運動などができなくなることから、著しく生活の質を失う。下肢の欠損には義肢のような機器を使用することが多いが、その機能は限定されており、元の生活の質を取り戻すことは困難である。我々は人間の下肢の機能をロボット技術を用いて再現することにより、下肢欠損障害者のより自然な歩行運動の回復を目指している。また、パラリンピックで使用されるような、疾走用義足は人間の失われた部分の中でも疾走運動に特化した機能を補間することによって、非常に高いパフォーマンスを示す事例が生まれている。我々は、疾走運動を解析することにより、いかにしたら下肢欠損の義足アスリートが速く走れるか、また速く走れるための義足はどのようなものかを考え、競技用義足を開発している。

本講演ではロボット義足と競技用義足の開発事例を用いて、どのようにMATLAB® /Simulink® を活用したのかを紹介する。

神永 拓ソニーコンピュータサイエンス研究所/株式会社Xiborg 代表取締役社長
遠藤 謙

MATLAB/Simulinkを用いた次世代イメージングシステムのFPGA実装

E4 16:10-16:55

次世代イメージングシステムの画像処理アルゴリズムをMATLAB®/Simulink®を用いてFPGA実装した開発事例をご紹介します。

オリンパス株式会社 技術開発部門と東京工業大学は、カラー画像と近赤外線画像を1つの撮像素子で同時に撮影可能な次世代イメージングシステムのプロトタイプを開発しました。可視光(カラー情報)と近赤外光を同時に撮像可能な撮像素子および画像処理アルゴリズムを開発し、カラー画像と近赤外線画像のリアルタイム同時撮影を実現しています。

本システムの画像入出力・記録、基本的な画像処理パイプラインはFPGAで実装されており、リアルタイムで画像処理が行われます。新規に開発した画像処理アルゴリズムをMATLABを用いて開発し、Simulink、HDL Coder™およびVision HDL Toolbox™を用いたことで、Cコードからの高位合成やHDLコードを知らなくてもFPGA実装できた取り組み事例をご紹介します。

MathWorksからは、アルゴリズム開発者と実装担当者の架け橋となるツールであるHDL Coder・Vision HDL Toolboxの概要と、FPGAへの画像処理実装を手軽に実現できる環境についてご紹介します。

吉崎 和徳オリンパス株式会社
技術開発部門 モバイルシステム開発本部 画像技術部
吉崎 和徳
山田 博オリンパス株式会社
技術開発部門 モバイルシステム開発本部 画像技術部
山田 博
大塚 慶太郎MathWorks Japan
大塚 慶太郎

介護・福祉・医療機器開発におけるモデルベースデザイン

E5 17:10-17:50

日本の少子高齢化社会において介護、福祉、医療製品への新しい技術の導入が期待されています。本セッションでは、それらに必須となるソフトウェア開発と認証に対する一連のMathWorks製品とワークフローを、例題を交えながら紹介します。また新規事業としてMBDを開発の道具として使っていく上で共通する取り組み課題についてもご紹介します。

鳥居 荘太MathWorks Japan
鳥居 荘太

スマートグリッド技術開発の統合プラットフォーム構築に向けたMATLABの活用

F1 13:00-13:40

近年、太陽光や風力発電などの再生可能エネルギー導入拡大を受けて、欧米を始めとして電力系統安定化に向けた技術開発と実装が進んでいる。再エネなどの分散電源の活用には、従来の集中管理型から分散管理型への進化が求められており、「発電予測技術」などのリソースマネージメントから蓄電池や水素などの「エネルギー貯蔵・利用技術」、そして分散電源の「制御技術」の3つを統合した新しい分散電源エネルギーマネージメントシステム(DREMS)開発が加速している。福島再生可能エネルギー研究所(FREA)では、これらの次世代エネルギーネットワーク(SmartGrid)を開発・評価する基盤として統合プラットフォーム構築を目指している。本講演では、MATLAB®/Simulink®を活用してFREA共通基盤を構築する事例を紹介する。

橋本 潤国立研究開発法人 産業技術総合研究所(AIST) 福島再生可能エネルギー研究所(FREA) 再生可能エネルギー研究センター エネルギーネットワークチーム 研究員
橋本 潤
福井 慶一MathWorks Japan
福井 慶一

大規模電力システムの周波数変動解析用標準モデルの開発

F2 14:00-14:40

再生可能エネルギー固定価格買取制度の導入により、近年、太陽光発電や風力発電が急速に増加している。これらは地球温暖化防止には有効であるが、その出力が気象によって不安定に変化するため、増加しすぎると周波数の大きな変動を招き、電気の品質を低下させる可能性がある。この周波数変動の仕組みを分析し、その抑制方法を研究・開発するためには、既存の大型火力電源や電力会社で行われている周波数制御などを模擬した解析モデルを構築する必要がある。このたびMATLAB®/Simulink®を用いて、大規模電力システムの周波数解析の共通基盤となる標準モデルを開発した。本講演では、その概要と標準モデルを用いたシミュレーションの事例を紹介する。

斎藤 浩海東北大学
大学院 工学研究科 電気エネルギーシステム専攻 教授
斎藤 浩海

実例から学ぶ!モデルを活用したモータ制御系開発

G1 13:00-13:50

冷蔵庫や洗濯機などの家電から工作機械などの産業機器、そして自動車など、我々の身の回りではたくさんのモータが使われている。そして、製品の性能や付加価値を向上させるために、緻密な制御が行われるようになってきた。そのためには、現場合わせのPID制御では不十分であり、モデルベース開発が不可欠となっている。本講演では、ハイブリッド車や電気自動車用エアコンをターゲットとした電動コンプレッサの振動抑制制御問題を題材として、モデルを活用したMATLAB®/Simulink®によるモータ制御系開発の実例を紹介する。

平田 光男宇都宮大学
大学院 工学研究科 電気電子システム工学専攻 教授
平田 光男
山本 順久MathWorks Japan
山本 順久

マルチエージェントシステムの制御入門

G2 14:00-14:45

近年、制御工学の領域においてマルチエージェントシステムが高い注目を集めています。マルチエージェントシステムとは、複数の自律的に意思決定を行うことのできる要素(エージェント)から構成されるシステムです。自律移動型ビークル群、センサーネットワーク、スマートグリッドなど、幅広い応用分野が期待されます。各エージェントが共通の目標を達成するために、協調的にどのように情報交換や分散制御を実行すればよいかがシステムとしての重要な課題です。

本セッションでは、まず前半で、マルチエージェントシステムの概要、ならびに、基本的な合意問題と被覆問題についてできるだけ分かりやすく説明します。後半では、MathWorksのツールをアルゴリズム/システム開発に対してどのように活用すべきかについて提案します。

製品やシステムとしての価値追求が進む中で、求められる機能・性能は、より一段と高度化かつ複雑化しています。本セッションで説明するような枠組みや手法が、どのように産業界に適用できそうか一緒に考えてみませんか?最新のシステム制御工学・理論の分野にご興味のある方は、是非、奮ってご参加ください。

赤阪 大介MathWorks Japan
赤阪 大介

信号・画像処理システム設計に最適化された新しいフレームワークSystem Object

G3 15:10-16:00

従来のMATLAB®関数を使ったプログラムは、大量のデータを一度にロードし、処理、出力する体系であったため、メモリの消費量が多く、内部状態を保持しながら逐次処理をするストリーミング処理に適していませんでした。

近年追加されたSystem Object™は、映像、オーディオ、通信などの動的システムを大規模データセットを使用してストリーミング処理するために最適化されたMATLABクラスで、以下のような特長を持っています。

  • メモリ消費量の低減
  • パラメータ調整を行いながらのストリーミングシミュレーション
  • MATLAB/Simulink®でも利用可能
  • ARM® Cortex®シリーズ向けの最適化されたCコード生成
  • 抽象度の高いMATLABコードからHDLコード生成

本セッションではそのSystem Objectに関して、MATLABユーザー、Simulinkユーザー、組み込み開発ユーザーのための利用方法について解説します。

松本 充史MathWorks Japan
松本 充史

IC開発におけるMBD手法適用事例
~モータ向けIC開発について~

G4 15:10-16:00

ローム株式会社では、モデルベースデザインを適用して、ICの仕様設計/検証、プロトタイピングおよびIC開発環境とのリンクまでの環境を構築しています。本講演では、モータ向けIC開発のモデルベースデザインにおけるMathWorks製品の適用範囲と活用方法について紹介します。

  • モデルベースデザインの捉え方
    • IC開発におけるモデルベースデザインとは
  • モータ向けIC開発におけるMBD手法について
    • 上流設計/検証について
    • モデリングの指針について
    • プロトタイピングについて
    • IC開発環境とのシームレスなリンクについて

MathWorksからは、今回の事例で使用されたMATLAB®/Simulink®製品を紹介します。

本セッションは、IC開発者だけでなく、モータを用いた製品開発者にもお勧めの内容になっております。

丸本 共治ローム株式会社
LSI商品開発本部 基幹テクノロジー開発部 プラットフォーム開発課 モデルベース開発グループ グループリーダー
丸本 共治
初井 良治MathWorks Japan
初井 良治

効率的なロボット開発
~機械学習による物体認識から軌道制御まで~

G5 16:10-17:00

近年、産業用ロボットからADAS/自動運転、ドローン、医療ロボットやサービスロボットまで、幅広い分野でのロボット技術の活用が期待されています。それにともなって、ロボットを構成する技術は従来の制御中心の処理から、画像処理、コンピュータービジョン、センサーフュージョン、認知、判断などの高度な処理まで、複合的な処理が必要になってきています。

本セッションでは、カメラ付アーム型ロボット開発を例にMATLAB®/Simulink®を活用した効率的なロボット開発のワークフローをご覧いただきます。ROS連携による画像の取得、機械学習による物体認識、奥行きデータの取り扱い、座標変換、逆運動学による関節の位置・角度計算、軌道生成、制御などのロボットアルゴリズムをシミュレーションベースで効率よく開発できる様子をご紹介します。

ロボットアプリケーション開発をこれから行う必要のある方はもちろんのこと、この分野の開発効率を上げたいとお考えの方、最新機能を知りたい既存ユーザーの方にも最適なセッションです。ぜひご参加ください。

木川田 亘MathWorks Japan
木川田 亘

SDRを用いたチャネルサウンダ用トランシーバの開発

G6 16:10-17:00

次世代の移動体通信システムでは新しい周波数の開拓と、複数周波数の同時利用が要求される。実環境における電波伝搬路の特性把握にチャネルサウンダが使用されるが、測定の効率化のため、装置の小型化や複数の周波数の同時測定などの要求がある。

また高分解能の測定を実現するため、多素子アレーでの送受信が必要とされる。これらの要求を実現するためには複数の送受信系を内蔵するトランシーバチップを用いてソフトウェア無線化を行う事が期待される。

MATLAB®とSimulink®を用いたソフトウェア無線機開発環境でトランシーバチップを動作させ、RF特性を評価したので報告する。

MathWorksからは、MATLAB/Simulink環境で予め提供されたハードウェアと連携するドライバを使用することで、ソフトウェア無線(SDR)を利用するテスト環境を短期間で立上げる事ができ、研究者の方や開発の早い段階においても、実信号を使用した送受信、解析など実験や評価が行える機能を紹介する。

荒田慎太郎株式会社光電製作所
開発グループ 開発部 部長
荒田 慎太郎
田中 明美MathWorks Japan
田中 明美

HEVの車両全体シミュレーションによるシステム最適化

G7 17:10-17:55

製品に求められる機能や性能を起点とし、開発上流からシステム全体でモノづくりを進めてゆく重要性が改めて高まっています。そのために、開発初期の構想設計/機能設計の段階で、システム(ハードとソフトの組合せ)の機能や現象を、抽象化された1Dモデルを用いてシミュレーションを行うことが有効です。MathWorksでは、複合領域の物理モデルの構築から、制御設計、最適化、コード生成という一連のソリューションを提供し、同じプラットフォーム上でシームレスに開発を進めることが可能です。

本セッションは、その一例として、ハイブリッド自動車の車両全体1Dモデリングと応用例をご紹介します。

  1. 車両全体1Dモデリング
  2. 走行モード制御ロジック開発への応用
  3. 燃費最適化への応用
張 莉MathWorks Japan
張 莉

FPGA実装入門: ソフトウェア開発者のための高速処理ソリューション

G8 17:10-18:00

ADAS、モータ/電源制御などの分野において、マイコンやDSPに代わって、nsオーダーで積和演算を並列処理することが可能なプログラマブルなデバイスFPGAの利用が広がっています。また、サーバーにおける機械学習やディープラーニングを低消費電力でアクセラレーションするソリューションとしてFPGAの利用が進んでいます。

このデバイスでは、並列度を自由に設計できるというメリットがある一方、パイプライン化などのハードウェア特有の概念を理解する必要があり、それを知らないと設計において問題となります。また、VHDL®/Verilog®コードの難解さは、開発効率を低下させ、デバッグを困難にします。MATLAB®/Simulink®によるFPGA実装は、この困難さを軽減し、設計を容易にします。

本セッションでは、FPGAを使いたいけれど、どう設計してよいかわからないという初心者やソフトウェア開発者のために、FPGAの仕組みから始まって、コードを書かずに設計し、HDL Coder™を利用して実装するまでの方法を解説します。

これからFPGAを使って、より高速なシステムを実現したいとお考えの方は是非ご参加ください。

松本 充史MathWorks Japan
松本 充史

MathWorksアクティブラーニング環境のご紹介

H1 12:00-12:30

アクティブラーニングの全ての側面(事前学習、講義、達成度評価)を支援するオンライン学習環境について概説するとともに、MATLAB®演習課題の自動採点システムであるCody Coursework™について紹介します。

Cody Courseworkは、出題者が自由に作成したWebページの課題に対する解答を自動採点・集計するシステムであり、授業に参加する学生に限定した出題、および採点結果の一元管理が可能になります。教職員の採点に関わる負荷を低減するとともに、ゲームのような達成感を味わえる工夫がなされており、学生が積極的に課題に取り組むきっかけが得られます。Webベースでアクセスできるため、学生は学内でも自宅でも場所を選ばずに解答することができます。本セッションでは、Cody Courseworkを利用した課題の作成から達成の評価まで、一連のワークフローに沿って説明を行います。

沖田 芳雄MathWorks Japan
沖田 芳雄

東工大の教育改革とMATLABの活用

H2 12:30-13:00

東京工業大学ではグローバルに活躍できる理工系人材の育成を図るための教育改革を進めており、28年度から新組織、新教育システムがスタートした。特徴として、リベラルアーツ教育の再構築、学部と大学院のスムーズな連携、コースの大くくり化、複数の学問領域からなる大学院コースの新設、国際経験を行い易くするためのクオーター制の導入、大学院授業の英語化、ポートフォリオとアドバイザー制の導入によるきめ細やかな学生指導、シラバスの充実、アクティブ学修の強化、教員の教育力を高めるためのFD等を行う教育革新センターの新設などが挙げられる。

理工系教育の革新を図るには、新たな教育手法の導入が不可欠である。東工大では27年度より包括契約によりMATLAB®を教職員と学生がフリーで使用できるようになったことを機会に、MATLABを理工系教育に活用することを推進している。可視化による理論の理解の促進、シミュレーションによる応用力の向上、ハードウエアとのリンクによる新たな実験などを狙いとして利用促進を進めている。

本講演ではこれら東工大の教育改革とMATLABの活用の概要を紹介する。

松澤 昭東京工業大学
工学院 電気電子系 教授
松澤 昭

産学連携教育「モノづくり実習」による人材育成の試み

H3 13:10-13:40

横浜国立大学大学院工学府では、日産自動車様のご協力の下、産学連携教育「モノづくり実習」を行ってきた。本講演では、教育目標、教育内容・教育方法、その成果について紹介する。本教育プログラムは、座学と実習から構成されている。教育目標として、①机上と現物の違いを認識する、② “ すりあわせの技術” を体験する、③プロジェクトの運営方法を学ぶ、の3点を掲げている。座学「車両設計開発工学概論」では、第一線の技術者の講義によって、クルマづくりの流れが学べるユニークな内容である。実習として、自律走行模型自動車の設計製作を行うインターンシップを実施した。大学院生と日産自動車の若手技術者が混成チームを組み、独立4輪駆動車を目指した完全自律走行模型自動車の設計製作に取り組んだ。「車両開発の一連の流れを経験できた」、「後輩がこの人材育成を希望しているのでぜひ来年も開催していただきたい」等、参加者にとって得がたい経験になった。

眞田 一志横浜国立大学
大学院 工学研究院 教授
眞田 一志

欧米トップ大学における先進教育事例

H4 13:40-14:00

MathWorks設立時からMATLAB®開発の中心メンバーであり、世界各国の大学で講演・講義を行っているLoren Shure より、MIT、ケンブリッジ大学、インペリアル・カレッジ・ロンドン等の海外著名大学の学部教育におけるMATLABの活用事例を紹介します。

近年、「読み」「書き」「そろばん」とともに、重要なスキルとして世界的に認識されつつあるコンピュテーショナル・シンキングの能力を育成するために、紙と鉛筆を補完するものとしてソフトウエアを利用した事例や、オンライン教育を活用した事例、学科全体を通じた統合的なカリキュラムの事例について取り上げます。

授業内容の見直しや、新しい授業の立ち上げをご検討されている教職員様、学内でのカリキュラム改変に取り組まれている大学様に、特にお勧めの内容となっています。

Loren ShureMathWorks
Loren Shure

MathWorks教育支援プログラムのご紹介

H5 14:00-14:30

MathWorksが教育をサポートするために提供している、さまざまなツールやリソースを紹介いたします。

プレゼンテーションの後には、新しい授業のヒントとなるようなデモをご覧いただきながら、参加者同士で情報交換していただけるお時間もございます。ぜひご参加ください。

MathWorks Japan
横島 英俊