【計算論的学習理論チームセミナー】モビリティとセンシングのための機械学習に関する講演

モビリティとセンシングのための機械学習をテーマとした招待講演2件。会場は九州大学伊都キャンパス（福岡）で、登録者にはZoomでの配信も行われます。13:30から15:00まで、質疑応答を含め1件あたり約45分の構成です。 リズク・ハマダ教授（大阪大学）は「AI-Driven Spatial Intelligence for Cyber-Physical Systems」と題し、センシングデータを空間表現や予測、状況に応じた行動へと変換する手法を紹介します。限られたラベルデータからの汎化、デバイスの多様性や環境変化に対する頑健性、大規模な非構造空間データからの表現学習といった学習上の課題に加え、プライバシーに配慮した人物センシングや、リアルタイムのロボット判断における説明可能な推論も取り上げます。 続いてアハメド・ゴマア教授（エジプト日本科学技術大学）が「Deep Learning Revolution in Remote Sensing: From Pixels to Life-Saving Disaster Response」を講演します。スケール変動や高密度オブジェクト、クラス内多様性、ドメインシフトにより最先端モデルが未知の環境で機能しなくなる問題を取り上げ、ドメイン適応、マルチモーダルセンサフュージョン、エッジ最適化を通じた汎化ギャップの解消を論じます。