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。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。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。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。R2017b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。データアナリティクスにおいては機械学習・ディープラーニングに関連した機能強化や機能拡張、そしてモデルベースデザインにおいては、シミュレーション・モデル管理/検証に関連したパフォーマンスや生産性の向上などが今回の見どころです。研究開発・設計のワークフローの効率化に役立つ最新リリースの新機能をご紹介します。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。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。PiTMへの実装についてもご紹介します。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。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。Ghidella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。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。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。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。甲次朗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。ムキト機械学習の応用が様々な業界で増えつつある近年、自社製品に人工知能(AI)の性能を持たせる事例と共に、機械学習の利用によって製品の今まで見えなかった特徴を見つけ出し、その製品性能向上を目指す事例も研究開発の現場でよく行われ始めている。その中で最も話題となっているトピックの一つが「官能評価モデリング」である。従来の人間の感覚に基づいた官能評価については個人差、評価時の気分や感情といった不確定要素が作用してしまい再現性が乏しいという課題がある。そこで、人間に代わって機械に自動的に同様なことをできるようにさせるのがこのようなモデルを構築する大きな目的である。本講演では、スズキ株式会社で行われた機械学習とモデルベース開発(MBD)の組み合わせによるドライバビリティのモデリングと、そのモデルを利用したエンジン制御適合の最適化事例を紹介し、官能評価モデリングのための課題とその解決策について発表する。(IoT)におけるMATLAB®の活用事例をご紹介します。スマートデバイスとデータ分析・機械学習を組み合わせて、ホビー用途の自宅周辺のトラフィックモニタリングから、ミッションクリティカルな高度な予知保全システムや、マーケティング領域の将来の消費者動向調査まで、幅広いアプリケーション化が可能になります。IoTを使ったビジネスのポテンシャルは無限大ですが、複雑なWebインフラストラクチャと多領域の専門知識が必要なため、IoTシステムの設計・構築は難しいように思えるかもしれません。このセッションでは、Web開発やサーバー開発をすることなく、高度なデータ分析機能も使用して、簡易にIoTシステムのプロトタイプ作成と展開を行うことができるThingSpeakTMについて説明します。ThingSpeakはまずは無料で始めることができるオンデマンドなサービスであり、クラウド上でMATLABコードを実行できる解析IoTプラットフォームです。ServerTMをご紹介します。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。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。評価支援システム構築の展望を紹介する。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。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。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。PiTMへの実装についてもご紹介します。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。した状況はニューラルネット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、センサーデータ等に代表される時系列データを題材に、ニューラルネットの基礎から始めて、ディープニューラルネットの構築方法や異常検知などの新しい応用をご紹介します。主なトピックは以下の通りです。機械や装置のログデータ等、さまざまなセンサーデータを使ったデータ解析に興味をお持ちの方におすすめのセッションです。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。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。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。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。康博ADASや自動運転のシステムでは「走る・曲がる・止まる」といった車の基本性能がソフトウェアにより制御されます。このため、システムの乗っ取りが行われた場合、車の挙動に大きな影響を及ぼし、意図的に事故を起こすことも可能となってしまいます。このような攻撃によるリスクに備えるため、サイバーセキュリティー対策の重要性が高まっています。一方で、当然ながらシステムの安全性の担保も重要です。ISO26262への対応など、ソフトウェアの安全性や信頼性の確保が重要なポイントとなります。本セッションでは、Polyspace®を使用したセキュリティ脆弱性の検出、ソフトウェアの安全性確保を実現する方法についてデモを交えてご紹介します。Polyspaceを使用したコード検証作業の効率化や、Simulink®との連携についても合わせてご紹介します。ProverTM)自動運転の安全性とセキュリティにご関心のある方に最適なセッションです。本セッションに足をお運びください。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。龍平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。慶太郎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。浩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。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。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。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。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。政幸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。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。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。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。英行EV/HEVの普及に伴い電費向上のためにEVモーター制御の効率を最大化させることが重要なテーマとなってきている。EVモーター・インバーター制御においては、高精度に大電力を制御する必要があるために実機ベースで全ての最適化を行うことは難しく、モデルベース開発手法の活用が非常に有効と考えられている。simulation)のレベルから考慮しておく必要がある。本講演ではMATLAB®/Simulink®を活用したマイコンやパワーデバイスといった半導体モデリングについて、ルネサスが開発しているEV/HEV制御マイコンシステムの事例を通して紹介する。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。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。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。Summitでの取り組みについて述べる。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。更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)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は様々です。規定の経路を振動を抑えながらいかに素早く移動するか、未知の環境を探索をしながら地図作成を行い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頂きます。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紹介します。充史MATLAB®が行列演算を得意とするプログラミング環境であるがゆえに、ストリーミング処理される組み込み環境に向けたCコード生成をしようとすると、うまく行かないことがあります。Coder®の設定がキーとなります。Cortex-M/Aなどのターゲットプロセッサ向けコード最適化機能などについて、信号処理アルゴリズムの具体例を用いて解説します。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。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。ToolboxTM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。