MATLAB EXPO 2018 JAPAN

セッション内容

ファナックが考えるIoT時代に対応したこれからのものづくり

K1 10:00-10:30

予防保全や工場自動化など様々な場面でのIoTの活用が進んでいる。産業用ロボットの知能化や工場の稼働率を向上させる取組みを進めてきた当社は、製造現場で使えるIoT基盤としてFIELD systemを開発し運用を開始した。FIELD systemは、製造現場の様々な機械、周辺機器、センサーを接続可能なオープンプラットフォームである。Edge Heavyの思想を持ち、現場の大量のデータをFog層で高速に取り扱うことができるため、リアルタイム性の高いコントロールが可能であり、得られた大量のデータを用いた機械学習アプリケーションも利用可能である。ファナックが考えるこれからの自動化と、IoT活用の展望を述べる。

Kiyonori Inabaファナック株式会社
取締役 専務執行役員 ロボット事業本部長
稲葉 清典

Keynote: Are You Ready for AI? Is AI Ready for You?

K2 10:30-11:10

エンジニア、サイエンティスト、プログラマが製品やサービスの開発、改善をするにあたりAIは大きなシフトへの原動力となっています。経営陣の85%は、AIを用いることにより彼らの競争的利点を強化できると期待していますが、研究、製品、ビジネスを変えるようにAIは本当にバランスが取れているのでしょうか。

本講演では、AIの謎を解き、みなさまの業務の中で活用できる機会を探します。また、かつては非常に専門的なソフトウェア開発者とデータサイエンティストだけが利用できたAI機能を、MATLAB®/Simulink®により、エンジニアとサイエンティストにどのようにAI機能を与えているかについてご紹介します。

Jason GhidellaMathWorks
Jason Ghidella

MATLAB and Simulink最新情報

K3 11:10-12:00

本セッションではR2018a、R2018b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®の最新情報を紹介いたします。

特に、リリース毎に多くの機能強化・機能追加が図られているディープラーニングに関連したトピックスについては、過去数リリースに渡っての変遷も含めた形で紹介いたします。

Atsushi MatsumotoMathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部
松本 充史
Takashi YoshidaMathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部
吉田 剛士
Yorihisa YamamotoMathWorks Japan
アプリケーションエンジニアリング部
山本 順久

脳情報通信技術の理論と実践 ~未来を切り拓く多様で多次元な「人間」に関わるアナリティクス

A1 13:30-14:10

人間の感覚や運動、記憶やスキル、感情に至るまでその情報表現は我々の脳で行われている。その情報を読み出したり、書き込んだり、あるいはシミュレーションモデルとして利用するのが「脳情報通信技術」である。医療分野だけでなく、製品開発や広告活動、人事施策まで、「ヒト」を対象とするビジネスに影響を与えうるものだが、実現には人間に関わる多様かつ多次元の情報(画像情報、テキスト情報、生体信号、行動データ、心理情報、機械の操作情報・・・)を計測、解析していかなければならない。本講演では脳情報通信に関わるデータ取得・モデリングプロセスから、実際にビジネスとして価値を出すまでの流れを事例とともに紹介する。

Takuya Ibaraki株式会社NTTデータ経営研究所
ニューロイノベーションユニット シニアマネージャー
茨木 拓也

機械学習を1週間でビジネスに活用させる3つの方法 -故障予知を事例に

A2 14:30-15:10

近年、機械学習をはじめとするデータ分析のツールやライブラリが多く登場し、専門家でなくとも手軽に試すことができる世の中になってきた。しかし、機械学習を日々の業務オペレーションや経営意思決定などのビジネスの現場に実装するためには、ビジネスインパクトのある活用先の発掘、社内意思決定者の理解、システム開発など、課題が多い。精度の良いロジックが開発できたとしても、これらの課題がクリアできずにビジネスへ活用されない悩みを社外の方から多く耳にする中、当社も例外ではなく、プロジェクトが頓挫したり、想定より多くの時間を要した案件もあった。

本講演では、その苦い経験を乗り越えた事例を紹介しながら、ビジネスに機械学習を活用させる方法を紹介する。

Shutaro Kunimasa大阪ガス株式会社
情報通信部 ビジネスアナリシスセンター データサイエンティスト
國政 秀太郎

センサー/テキストデータ解析分野への機械学習の適用

A3 15:30-16:10

機械学習は、故障予知、金融時系列予測、および高度な運転手支援など、さまざまな分野に適用されています。ディープラーニングなどの機械学習の手法を使って効率よく精度の高い結果を得るには、適切な解析手法の選択だけではなく、対象データに適した前処理が必要になります。

本セッションでは、時系列の信号やテキストデータを解析する際のtipsとともに、機械学習を使用したデータ解析ワークフローを紹介します。

  • データの読み込み、可視化、前処理
  • 大規模データを扱う際の工夫
  • 複数のアルゴリズムの評価&比較
  • ハイパーパラメータチューニングや高速化を含むパフォーマンスの最適化

センサーやテキストのデータ解析を行う上で、目的や状況に応じた解析や、結果を改善するための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。

Takuya IbarakiMathWorks Japan
井原 瑞希

MATLABによる大規模フリートデータ解析

A4 16:30-17:10

IoT関連技術の発展により近年ではフリートデータの活用がより進んでおり、車両の燃費や運転者の走行パターンなどを得ることができますが、取り扱うデータ量の増加や処理内容の高度化・複雑化に伴い扱いが難しくなります。MATLAB®はビッグデータを処理するための環境を提供しており、アルゴリズムを書き直すことなくデスクトップ環境から、ビッグデータのためのプラットフォームへとスケールアップすることができます。 本セッションではでのビッグデータ解析のワークフローやtipsについて、以下のトピックを含めて紹介します。

  • ビッグデータの読み込み、前処理
  • Apache™ Hadoop®/Apache Spark™と組合せた走行データ解析
  • MATLAB解析のシステムへの統合
Kojiro SaitoMathWorks Japan
齊藤 甲次朗

ディープラーニングを活用した山岳トンネルの岩盤評価

B1 13:30-14:10

日本列島は急峻な地形形状とともに非常に複雑な地質構造を成している。そのため、種々の建設工事では、断層破砕帯や突発湧水などの極めて施工が難しい事態に遭遇することが少なくない。例えば、山岳トンネルでは施工最前線の岩盤掘削面(切羽)を良く観察し、地質性状を読み解くことが求められ、地質専門家や数多くの観察を経験した者が有利である。そこで、MATLAB®のディープラーニングを活用し、専門知識や経験値を学習に考慮した結果、切羽画像から地質特徴を高い的中率で評価できた。本講演では、試行内容、手段、結果および評価支援システム構築の展望を紹介する。また、大林組が近年取り組んでいるAIを利用した技術開発の概要も併せて紹介する。

Koji Hata株式会社大林組
技術研究所 地盤技術研究部 部長
畑 浩二

ディープラーニングの実践的な適用ワークフロー

B2 14:30-15:10

ディープラーニング(深層学習)は、画像中のオブジェクト分類、最適経路の決定など、従来の機械学習の手法では解決が困難であった様々なタスクに対してより優れた性能を達成することが期待されており、近年幅広いアプリケーションで研究・実用化が急速に進んでいます。

本セッションでは、MATLAB®を使用したデータの取り扱いからネットワークの構築・学習、学習したネットワークの検証、プログラムの配布までに至る一連のワークフローを、幾つかの事例を交えながら紹介いたします。また併せて、ディープラーニングに関連したMATLAB製品の最新機能、注目機能についてもハイライトします。

Akira AgataMathWorks Japan
テクニカルコンサルティング部 プリンシパルコンサルタント
縣 亮

大規模計測と高度な数理的処理の組み合わせが実現するインフラメンテナンスの革新的近未来

B3 15:30-16:10

膨大な数の道路構造物などのインフラの状態の評価は容易ではなく、現在まで莫大な人的・金銭的コストを費やしインフラの点検・診断を実施してきた歴史がある。近年は、レーザー、レーダー、カメラなどの計測器本体の高度化に加えて、計測したデータを保存するストレージの低価格化・大容量化によって、大規模なデータを取得することが可能になった。そこでMATLAB®を代表とするスクリプト型言語で、非学習/学習型信号処理するシステムを開発し、それらのデータを適切に処理することによって、近い将来インフラメンテナンスにイノベーションが生じる可能性がでてきた。その最新の動向について紹介する。

Tsukasa Mizutani東京大学
生産技術研究所 特任講師
水谷 司

ディープラーニングのシステムへの展開~エッジからクラウドまで~

B4 16:30-17:10

近年、ディープラーニングの技術は様々な領域で用いられるようになり、その活用の可能性は益々広がっています。高い認識精度を得られる一方、計算コストがかかるディープラーニングを実務の中で効率よく適用するには、どの環境・デバイスで運用するかの選択が重要です。

本セッションでは、統合開発環境であるMATLAB® で作成したディープラーニングモデルをエッジのGPU環境やサーバーで運用するためのワークフローをご紹介します。また、ONNX™形式を介した他のフレームワークとの連携、TensorRT™の活用を含むディープラーニング推論の高速化に対する取り組み、組み込みGPUやRaspberry Pi™への実装についてもご紹介します。

Takuji FukumotoMathWorks Japan
福本 拓司

人工知能の眼による検品自動化 ~生産現場で価値を生むAIシステム~

C1 13:30-14:10

当社の製造現場で自動化が進んでいない工程の1つとして、最終製品の外観上の欠陥を見つける目視検査がある。自動化が進まない原因は、明確な合否判定基準を設定することが難しく、人の柔軟な判断力に頼る必要があるからだ。このような人の五感に頼った検査では、検査員の熟練度や感性が判定結果に影響を及ぼす場合もある。また、長時間検査を繰り返す中では、日々のコンディション等による持続性も課題となっている。

そこで第3次AIブームのきっかけとなった深層学習(deep learning)を使用し、熟練者の技術を模倣し、目視検査の自動化の開発を開始した。

本講演では、MATLAB®を使用して、画像データ収集からアノテーション、学習、実装までの開発フローを紹介する。

Fumihisa Kamiya武蔵精密工業株式会社
AIプロジェクト
神谷 文久

外観検査のための画像処理・ディープラーニングワークフロー

C2 14:30-15:10

外観検査への画像処理・ディープラーニング技術の活用が広がっています。一方で、これらの技術の導入に、どこから始めればよいのか、どんな環境を整えればよいのか等、ハードルを感じられている方も多く見受けられます。

本セッションでは外観検査のためのワークフローとシステム実装例、所望の結果を得るための画像処理・ディープラーニング技術の使いどころを交えて、現場での活用に、具体的なイメージが浮かぶようにご紹介します。以下のような方に最適なセッションです。

  • 画像処理による外観検査・異常検知に興味がある方
  • 工場インフラへのシステム実装を検討している方
  • 画像処理を取り組み始めているものの、思うような結果が得られていない方
Kazuya MachidaMathWorks Japan
町田 和也

工程検査におけるディープラーニング活用による品質改善への取り組み

C3 15:30-16:10

ディスプレイに使われる機能性材料の生産工程においては、外観品質を確保することが最重要の課題である。検査装置によって検出された欠陥画像に、ディープラーニング(CNN)を用いて高精度に分類し、リアルタイムで不良を集計し、製品品質の異常検知を対策に繋げることで歩留の向上に寄与している。欠陥画像のデータベース化、GPUによるCNNの高速化、不良の集計、異常検知までをMATLAB®で実装した事例を紹介する。

Hideyuki Okawaraデクセリアルズ株式会社
生産・品質本部 製品技術セクター 生産技術部 生産システム開発課
課長
大河原 秀之
Shinobu Matsushitaデクセリアルズ株式会社
生産・品質本部 製品技術セクター 生産技術部 生産システム開発課
松下 忍

生産技術向け故障予測・予知保全

C4 16:30-17:10

機器の故障発生時期を予測し、状態に応じたメンテナンスを行う取り組みが注目を浴びていますが、実現にはデータ収集や機械学習の活用法など、乗り越えるべき課題は少なくありません。特に故障の兆候を示す特徴量の選定には多くの試行錯誤が求められ、機器に対する深い理解が必要不可欠です。

本セッションでは、予知保全の事例紹介から、故障予測によく用いられる時系列データの特徴量、そして今年リリースされた Predictive Maintenance Toolbox™ を使用した機械の残り寿命を予測する手法まで、GUIツールも活用した実践的なテクニックをご紹介します。デジタルツインのアプローチにも触れる予定です。故障予測アルゴリズム開発の効率アップに役立つ内容となっています。

Michio InoueMathWorks Japan
井上 道雄

市街地における自動車の自動運転に向けて

D1 13:30-14:10

近年、自動運転自動車に関する研究が世界各国において行われるようになってきた。自動運転技術は、交通事故の防止や移動の快適性の向上といった利点があるだけでなく、将来の新しいモビリティーサービスの提供に向けた新たな乗り物として大きな役割を果たすことが期待されている。本講演では自動運転に必要な技術について述べるとともに、金沢大学が2015年2月から実施中の市街地での公道走行実証の最新状況や現状の課題等について述べる。

Naoki Suganuma金沢大学 新学術創成研究機構 未来社会創造研究コア
自動運転ユニット ユニットリーダー 准教授
菅沼 直樹

ADSTを使用した合流・交差点シーンにおけるADの行動解析

D2 14:30-15:10

Hondaは、自動運転(AD)のための基礎研究として、ADSTを使用し、公知の論文をベースに合流や交差点右折に関するシミュレーションを行っている。論文によると、合流は合流車と本線車との関係性に応じて3パターンに分類されるとのことなので、それらのパターンを再現するためにADST上で位置や速度などのパラメータを調節しながら、ADが難しいシーンや条件を洗い出し、今後の研究開発に役立てようと考えている。現在、下記の項目について検討中なので、その途中結果を報告する。

  • センサーL/Oの検討
  • シミュレーションに使用する道路環境づくり
  • 公知の論文に沿った、合流シーンと交差点シーンのシミュレーション
Yugo Ueda株式会社本田技術研究所
四輪R&Dセンター ICSAD
上田 雄悟
Ryuhei FunadaMathWorks Japan
船田 龍平

ADAS・自動運転の開発・検証を加速するMATLAB/Simulink

D3 15:30-16:10

ADAS・自動運転の開発が盛んに行われる中、その実現には様々な技術が必要とされ、各分野の技術者が共通のプラットフォームとして利用できる統合開発環境が求められています。

本セッションでは、画像・LiDARデータの取り扱いから様々なテストシナリオによるアルゴリズムの検証・統合シミュレーションまで、ADAS・自動運転の領域において進化を続けるMATLAB®/Simulink®についてデモを交えながらご紹介します。

  • 画像・LiDARデータの前処理・ラベリングからディープラーニングによる分類ワークフロー、NVIDIA® Drive™ PX2への実装
  • CAN FDデータの同期・可視化とセンサーフュージョンアルゴリズムの開発
  • 専用GUIによるNCAPテストシナリオの作成とシミュレーション、ゲーミングエンジンとの連携
Kei OtsukaMathWorks Japan
大塚 慶太郎

Simulink+Unreal Engine連携によるADAS/自動運転シミュレーション環境

D4 16:30-17:10

ADASや自動運転のシステムでは、センサーデータを基に認識・判断をして「走る・曲がる・止まる」という自動車の基本動作を制御する必要があり、そのためのシミュレーション環境として自動車が走る環境(外界)をPC上で表現する方法が各種提案されています。

Vehicle Dynamics Blockset™は、仮想3次元環境(ゲームエンジン「Unreal Engine®」)との連携シミュレーションが可能で、ADAS/自動運転のシミュレーションを強力にサポートします。

当セッションでは、Vehicle Dynamics Blocksetの概要と、UnrealにMATLAB®/Simulink®を連携させて認識アルゴリズムと制御アルゴリズムをテストする方法についてデモを交えてご紹介します。ADAS/自動運転のロジック開発に従事している方におすすめのセッションです。

Hiroshi MiyagawaMathWorks Japan
宮川 浩

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モーター制御開発のMBDトレーニングとバッテリー充放電コントローラの機能安全対応事例

E1 13:30-14:10

自動車産業やロボット産業における電子制御システムの重要性や、開発の難易度が高まっている。

組み込みシステム開発の現場では、20年以上前から開発効率、ソフトウェア品質の向上等に取り組んできた。2011年のISO 26262の発行前後からは単純なソフトウェア品質とは異なる機能安全の担保やAUTOSAR OSへの対応等も必要となり、モデルベース開発(MBD)を効果的に取り入れることが開発の成否を分けるポイントのひとつである。一方で、単にMBDを活用する技術者を育成したとしても、効果的に取り入れて開発戦略を立案できる技術者へと育成することは容易ではない。

本講演では、単なるツール活用の域を超えるMBD技術者育成を目的としたモーター制御開発のトレーニングの紹介とバッテリー充放電コントローラの機能安全対応事例等を紹介する。

Masahiro Horieパナソニック アドバンストテクノロジー株式会社
高信頼性開発センター 総括担当 第一開発部 部長
堀江 雅浩

電力システムのモデリング・解析環境構築と工場受変電システムの解析

E2 14:30-15:10

MATLAB®/Simulink®の柔軟なモデリング環境を活用して構築した実効値ベースの電力システム解析ツールを紹介する。国内外の汎用解析ツールに採用されているアルゴリズムは、ブラックボックスであることが多い。本解析ツールは、主に教育・研究を目的として開発したものである。特に自家用発電設備を有する工場受変電システムにおける瞬時電圧低下や停電に伴う電圧安定度の課題に対する解析に活用できる。工場内負荷の大半を占める誘導電動機群と自家用発電機の挙動がシステムの安定運用に影響することから、タービン発電機制御系についてはSimulink上で詳細にモデル化できるように構成して解析精度の向上を図った。あわせていくつかの解析事例を紹介する。

Kiyonori Inaba富士電機株式会社
エンジニアリング統括部 システム技術センター 基盤システム
部 主任
壹岐 浩幸
Yorihisa Yamamoto九州工業大学
大学院 工学研究院 電気電子工学研究系 准教授
渡邊 政幸

スマートグリッドなどの電力システム解析および制御への適用事例

E3 15:30-16:10

再生可能エネルギーの導入拡大や、スマートグリッドのコンセプトの登場により、電力システムの解析はますます重要となっている。システムの挙動を数値解析により事前に把握して、効果的な制御システムの構築を行うためには、モデリングや制御ロジックの検討が不可欠である。そこで本講演では、需給・周波数解析、瞬時値解析とフェーザ―解析、HVDCの解析、発電設備の制御、電力貯蔵設備の制御、実証機器のためのマイコン制御、などの紹介を行う。大学の研究室における教育と研究開発の両側面から、順序を追って丁寧に解説する。

Katsuaki Arai芝浦工業大学
工学部 電気電子学群 電気工学科 教授
藤田 吾郎

センサレスドライブ活用におけるモータ制御理論の検証

E4 16:30-17:10

ブラシレスDCモータは、従来の誘導形モータに比べ高効率・小形軽量化を実現した省エネモータとして家電製品、電気自動車など広範囲に応用されている。また、角度センサを用いずにモータを運転できるセンサレスドライブは、信頼性向上とコストダウンを達成する手段として産業界から大いに注目されている。

本講演では、ブラシレスDCモータのモデル化、ベクトル制御と弱め磁束制御を中心にわかりやすく解説し、理解したことを、すぐにMATLAB®/Simulink®によるシミュレーションで検証して理論の効果を実感できるよう紹介する。

Katsuaki Arai近畿大学
理工学部 機械工学科 教授
小坂 学

MBDを活用した福島第一原子力発電所燃料デブリ取出しロボットの設計開発

F1 13:30-14:10

福島第一原子力発電所の廃炉に向けた取り組みにおいて、三菱重工では溶け落ちた燃料デブリの取出し工法の1つである“気中-横アクセス工法”の具体化およびその実現に必要な設備、装置開発をおこなっている。 装置の1つである燃料デブリ取出し用ロボットは、格納容器内の広範なアクセス性と精密な作業要求のための高い位置決め精度が求められており、アーム長7,100mm、先端許容負荷2000kgと世界に類を見ない大きさでありながら、位置決め精度±5mm以内を達成している。

このような大規模な開発においてはモデルベース開発(MBD)が不可欠であり、当社ではMATLAB®/Simulink®環境を活用してMBDを実践している。本講演では、MBDを活用した当該ロボットの開発状況を紹介する。

Tadashi Murata三菱重工業株式会社
ICTソリューション本部 CIS部 制御3グループ グループ長
村田 直史

モデルベースデザインではじめる自律型アームロボットの開発・導入

F2 14:30-15:10

労働力不足や、効率化などの観点などから、自律型アームロボットの開発・導入に注目が集まっています。

MATLAB®/Simulink®は自律システムの開発に必要な認識、判断、制御等、複合的な技術をサポートし、開発の効率化に貢献します。本セッションでは複数センサーを有し、軌道計画および意思決定を必要とする自律システムの開発をご紹介します。このような複雑な自律システムの開発にはシステムモデルを中心に設計、解析、シミュレーション、自動コード生成および検証を実現する手法であるモデルベースデザインが有効です。自動ピック&プレイスを題材に、モデルベースデザインを通じてディープラーニングのような認識技術を、軌道計画および制御のアルゴリズムとどのように統合できるかをご覧いただきます。

Norihiro KobayashiMathWorks Japan
小林 昇洋

トヨタが開発するロボットHSRによる生活支援アプリケーション

F3 15:30-16:10

トヨタ自動車株式会社は少子高齢化による労働力・介護者不足や高齢者・障害者のQOL向上といった課題を解決するため、小型で安全な生活支援ロボットHSR (Human Support Robot) の開発を行っている。本発表では、HSRの開発概要についてふれ、ハードウェアの特徴や実証評価の様子、ロボット競技会World Robot Summitでの取り組みについて述べる。

MathWorksからはMATLAB®/Simulink®とROS (Robot OS)連携によるロボットアプリケーションの開発について解説する。台車やアームの制御、LiDAR点群処理によるSLAM、ディープラーニングによる認識と発話などHSRを活用した生活支援のためのロボットアプリケーションを紹介する。

※本講演はトヨタ自動車株式会社様とMathWorksの共同講演となります。

Jason Ghidellaトヨタ自動車株式会社
未来創生センター T-フロンティア部 グローバル企画室 HSRプ
ロジェクト 主幹
池田 幸一
MathWorks Japan
木川田 亘

モデルを活用した自動搬送システム・自律移動ロボットの開発

F4 16:30-17:10

さらなる業務効率化や労働人口の減少を背景に、幅広い分野で自動搬送車(AGV: Automated Guided Vehicle )を代表とする自動搬送システムや自律移動ロボット・サービスロボットの活用が期待されています。これらのアプリケーションでの課題としては、規定の経路において振動を抑えながらいかに素早く移動するか、未知の環境探索をしながら地図を作成し、いかに経路計画を立てて移動するか、など色々なケースが考えられます。

このような課題にアプローチするため、MathWorksのツールチェーンは経路計画から制御アルゴリズムの検討・実装・テストまで、システム開発を支援するための様々な機能を提供します。本セッションでは、車輪型移動ロボットを例題にSLAMなどの自律移動アルゴリズムを効率的に開発できる様子をご覧いただきます。さらに、車両ダイナミクスをモデル化して制御アルゴリズム設計を行う基本フローと、そのアルゴリズムを実機ベースで検証するためのリアルタイムテスト環境をご紹介します。

Jason GhidellaMathWorks Japan
新井 克明

競技用自転車開発における挙動推定と1Dシミュレーションの活用

G1 13:30-14:10

実験計測の現場において、コストや物理的制約により、得たい情報を計測できないケースがある。競技用自転車フレームの開発においては、ライダーの官能コメントとその時の自転車の3次元挙動や場所の対応付けを精度良く行うことが求められる。しかし自転車の挙動計測には計測対象への影響が大きいため、大規模な計測装置を使用することができない。そこで、フレームに軽量な慣性センサを取り付けて最低限の情報を取得し、このデータを用いてMATLAB®上で非線形カルマンフィルタを適用し演算することで自転車の挙動推定を可能とした。さらに、Simulink®やSimscape™およびSymbolic Math Toolbox™を用いて自転車やトラック形状をモデル化し、シミュレーションを用いて位置推定の精度向上を図った。本セッションでは、これらの取り組みについて紹介する。

Kazuo Uchida株式会社ブリヂストン
デジタルエンジニアリング本部 フェロー
内田 和男

設計・開発プロセス IEC61508 機能安全規格 SIL4 適合に向けた検証フローの構築

G2 14:30-15:10

日立製作所は、ミッションクリティカルな産業向け機能安全コントローラ ν(ニュー)COSS S-zero を開発した。本コントローラはIEC 61508機能安全規格のSIL 3(シングル構成)、さらに設計・開発プロセスにおいては最高位のSIL 4に適合している。そのプロセスは高品質のハードウェア開発と品質の証明を考慮し、形式検証を中心に構築した。

本講演では、MATLAB®/Simulink®プロダクトファミリを用いた専用マクロライブラリのホワイトボックス開発、プロパティ検証/等価性検証の実施、RTL最適化技術と組み合わせたHDLコード生成等、SIL 4適合に向けて構築した設計・開発プロセスについて紹介する。

Shohei Nakamura株式会社日立製作所
制御プラットフォーム統括本部
中村 昌平
Takumi Uezono株式会社日立製作所
研究開発グループ 生産イノベーションセンタ 回路システム研究部
上薗 巧

無線モデムFPGA/SoC開発におけるHDL Coderの活用事例

G3 15:30-16:10

昨今のFPGAは、機能と性能の大幅な向上と、CPUコアを内蔵したSoCタイプのFPGAの躍進もあり、目覚ましい進歩を続けている。究極の柔軟性を手にしたと言える現代のFPGA/SoCの能力を最大限に生かすには、開発手法の柔軟性を高めることが重要である。そのための強力な手法として4年前からHDL Coder™を採用し、FPGA/SoCベースの無線モデムを開発している。HDL Coderはプロトタイピングツールにはとどまらず、開発の各工程で生産性向上効果をもたらしてきた。

  • 調査・見積り:デバイス規模の推定
  • プロトタイピング:デバイス評価・高リスクアルゴリズムの実装
  • 量産製品開発:チームでの協調開発
  • 実際に様々な装置開発に使用してきた事例から、HDL Coderを使用する利点を紹介する。
Noriaki SumitaNECネットワーク・センサ株式会社
技術開発本部 通信ネットワーク技術部
主任 プロダクトスペシャリスト
住田 憲昭

非線形モデル予測制御(NMPC)活用拡大に向けた取組み

G4 16:30-17:10

世界的な自動車への要求変化や競争激化の中、その制御システムは大規模・複雑化の一途であり、高性能・高品質かつ迅速な開発のため、非線形モデル予測制御(NMPC)をはじめとした最適化技術が注目・期待されている。本講演では、これからのMBDならびにNMPC活用拡大に向け、実用的なツール化を目指した取組みについて紹介する。自動車制御に実適用する上で障害となるマップ・テーブルの利用や条件分岐に対して、制御設計担当者が容易に実装できる手法を開発し、実システムを想定したモデルを対象にその有効性を確認した。これにより、幅広い制御対象において、制御設計・実装が容易となり、開発資源をより高いレベルの思考に注力する可能性を広げるものである。

Takashi Hatanoマツダ株式会社
統合制御システム開発本部 情報制御モデル開発部 シニア・ス
ペシャリスト
波多野 崇
daisuke AkasakaMathWorks Japan
赤阪 大介

お遊び MATLAB Lightning Talk (発表者募集中)

L1 12:00-12:50

え?そんなことに MATLAB® 使えるの?

前回大好評につき今年もMATLAB をお使いの皆さんに気軽に楽しいネタを共有できる場を設けます。普段からお仕事、研究などで MATLAB を使われている方は多いかと思いますが、職場以外での思いがけないところで MATLAB を使われている方もたくさんいるかと思います。是非、この場でアイディアをシェアし、アイディアを吸収していってください。発表する方には 5 分間でプロジェクターを使ってネタをご披露していただきます。

発表条件:

  • MATLAB 製品を使って作成したプログラムの話
  • 発表時間はプロジェクターを使って一人 5 分
  • 可能であれば作成したプログラムを実演(強くお勧め)
  • 配布資料などは特に必要なし

※発表希望者は10/13 までにme-info@jevent.jp 宛てにご連絡願います。

※聴講は事前登録不要です。


Women in Tech(ウーマン・イン・テック)

L2 12:00-12:30

エンジニア、サイエンティストの女性向けネットワーキング プログラムとして、US本社のカンファレンスにて好評だった、Women in Tech。女性の発言機会やカンファレンスへの参加を増やしていくことが出来たらと願い、日本でも開催をいたします。

全国の女性MATLAB®ユーザーと、研究内容やプログラミング、モデリングについてカジュアルにお話ししませんか?ランチをしながら、ネットワーキングする機会に是非ご参加ください。

TwitterやLinkedInでは世界で活躍する女性のみなさんを、#shelovesmatlabのハッシュタグでご紹介しています。ぜひご覧ください。

※事前登録制で、ランチを提供いたします


Call for Posters(ポスター発表)

L3 10:00-17:00

MATLAB® を使用したユーザー皆さまの活動を紹介するポスター・セッションを実施いたします。MATLAB を使って実施した研究、面白ツール、趣味で行ったプロジェクトなど学生/教員ユーザーやHome ライセンスユーザーの皆さまから幅広く募集します。

優秀ポスター発表の表彰も予定していますので、ぜひ応募ください。

募集条件

  • MATLAB 製品を使ったテーマ
  • 商用製品等の紹介は不可

応募方法

9月18日までに以下の応募要項に沿ってme-info@jevent.jp までお送りください。

応募要項

  • タイトル
  • 発表者のお名前・ご連絡先(Eメールアドレス)
  • ご所属(大学名・企業名)
  • アブスト(和文の場合は500字程度、英文の場合は200語程度)
    • 課題設定
    • ˗使用したツール
    • ˗問題解決にMATLAB/Simulink®がどう役立ったか
    • ˗結果・成果物

発表方法

10/30(火) のポスター・セッションにおいて、ポスターを展示し、発表していただきます。印刷したポスター(A1サイズ相当)をご持参ください。デモ等を使った発表を希望される方はご相談ください。なお、発表に応募費用はかかりません。

※ポスター閲覧は事前登録不要です。