造船における曲面幾何学の展開

造船における曲面幾何学の展開
Explore new paradigm of geometry in shipbuilding industry

※ この研究集会はマス・フォア・インダストリ研究所 共同利用研究の公開プログラムです．


開催日時
2019年8月19日(月) - 8月23日(金)
※ 8月21日(水)のみ公開

開催場所
九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 D棟 4階 IMIコンファレンスルーム(W1-D-414)
伊都キャンパスへのアクセス，伊都キャンパスマップ

【プログラム】
(全4講演)
8月21日(水)

13:00 - 13:35 はじめに

13:35 - 14:00
講演タイトル : 造船の曲面幾何の研究紹介
講演者 : 松尾 宏平 (国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 海上技術安全研究所・上席研究員)

14:00 - 14:30
講演タイトル : 成形法を考慮した曲面の幾何学的な分類法
講演者 : 加葉田 雄太朗 (九州大学マス・フォア・インダストリ研究所・助教)

14:30 - 15:00
講演タイトル : 折り紙に関する研究開発の近況について
講演者 : 渡邉 尚彦 (独立行政法人 国立高等専門学校機構 岐阜工業高等専門学校 ・講師)

15:00 - 15:30
講演タイトル : 内航船の設計について
講演者 : 松岡 和彦 (学校法人 長崎総合科学大学 工学部 船舶工学科・准教授)

15:30 - 15:40 おわりに


※ 研究実施期間 : 2019年8月19日(月) - 8月23日(金)
※ 8月21日(水)のみ公開

量子シミュレータとしての量子ウォークの数理

量子シミュレータとしての量子ウォークの数理
Mathematics for Quantum walks and Quantum Simulators

※ この研究集会はマス・フォア・インダストリ研究所 共同利用研究の公開プログラムです．


開催日時
2019年8月5日(月) - 8月7日(水)
※ 8月6日(火)のみ公開

開催場所
九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 C棟 5階 中講義室(W1-C-513)
伊都キャンパスへのアクセス，伊都キャンパスマップ

【プログラム】
(全3講演)
8月6日(火)

10:00 - 10:50
講演者 : Takuya Ohwa (Kyushu Institute of Technology)
講演タイトル : An overview of Ising machine and its application

10:50 - 11:20 Discussion

11:30 - 12:20
講演者 : Yutaka Shikan (Keio University)
講演タイトル : Physical Implementation of Quantum Simulation

12:20 - 12:40 Discussion

14:00 - 14:50
講演者 : Masaya Maeda (Chiba University)
講演タイトル : On the continuous limit of QWs

14:50 - 15:20 Discussion


※ 研究実施期間 : 2019年8月5日(月)～8月7日(水)
※ 8月6日(火)のみ公開

電動キックボードのLimeが上陸へ

電動キックボードのLimeが上陸へ「日本は参入が最も難しく、最もポテンシャルが大きい市場」

電動キックボード事業を展開するLime（ライム）は早ければ今年中に日本市場に参入する。同社のCEOのBrad Bao（ブラッド・バオ）氏がTechCrunch Japanとの取材で明かした。
日本といえば規制大国。電動キックボードを取り巻く環境についても例外なく厳しい。
Limeは出資を受けているデジタルガレージとともに日本展開に向け準備しているが、なぜ日本で電動キックボードのシェアリングサービスの展開を目指すのだろうか。「Limeは日本での電動キックボードの普及に大いに貢献できる」と意気込むバオ氏に、電動キックボードとマイクロモビリティーの日本における可能性について話を聞いた。

Yahoo! ブログからはてなブログへの移行

2019年7月30日にYahoo! ブログからはてなブログへの移行を完了しました。



いつもYahoo!ブログをご利用いただき、ありがとうございます。

はてなブログへの移行ツールの提供を開始いたしました。
詳細は以下となりますので、ご確認いただけますようよろしくお願いします。

◇週刊はてなブログ：『Yahoo!ブログからはてなブログに移行したい！』お引っ越し特集 番外編
https://yahoo.jp/g2Z7e9

また、はてなブログへ移行について注意事項がございます。
他のブログの移行とは異なり、はてなブログへ移行される場合は、Yahoo!ブログの移行ツールで通常どおり移行いただいたのち、改めてはてなブログ側の管理画面から画像をアップロードいただく必要がございます。
移行時には、各ブログ記事で画像が表示されますが、上記はてなブログの管理画面でのアップロードを行っていない場合は、Yahoo!ブログが終了となる12月16日以降、画像が消えて表示されなくなりますのでご注意ください。

なお、9月1日に記事の投稿・編集や書庫の編集などブログを更新することができなくなりますので、それまでに記事や書庫の整理をお願いいたします。
ブログ設定についても、ゲストブックとブログ削除の機能以外は全てなくなりますので、合わせてご注意ください。
ゲストブックは9月2日以降も利用できますが、設定そのものはできなくなりますので、9月1日までにご自身のブログ上に掲出してくださいますよう設定をお願いします。

その他、移行の詳細につきましては、以下のお知らせページよりご確認ください。

◇Yahoo!ブログ サービス終了のお知らせ
https://yahoo.jp/gLvPPZ

引き続きサービス終了までよろしくお願いいたします。

狙われる製造現場、制御システムのセキュリティ対策とは？

狙われる製造現場、制御システムのセキュリティ対策とは？

IoTの導入により、工場にある制御コントローラやPCがサイバー攻撃を受け、生産ラインがストップしたり、重要インフラが被害を受けるなどのリスクが高まっている。制御システムへの攻撃は、二次被害や三次被害へと飛び火するため、深刻な問題になりやすい。そこで、東芝デジタルソリューションズ ソフトウェア技師長 天野隆氏と、東陽テクニカ セキュリティ＆ラボカンパニー OTセキュリティ・ビジネス・ユニット 畑山景介氏に、次世代のOT（OT：Operational Technology）セキュリティ対策について話を聞いた。

MacBook Pro で SDPA 7.4.1

MacBook Pro (15-inch, 2018)
MacOS Mojave 10.14.5
プロセッサ　2.6 GHz Intel Core i7

○ SDPA 7.4.1 + OpenBLAS 0.3.7

○ karate.dat-s : 345.15s
○ DSJC500.9.col.dat-s : 90.74s
○ NH3+.2A2\".STO6G.pqgt1t2p.dat-s : 514.93s

ミサイルの飛行ルート選定にも利用可能 中国へ転売の３Ｄ地図

ミサイルの飛行ルート選定にも利用可能　中国へ転売の３Ｄ地図

元中国籍で埼玉県内に住む貿易会社役員の男（６０）が８日、東京都心の３次元（３Ｄ）地図をＮＴＴグループ会社「ＮＴＴ空間情報」（台東区）からだまし取ったとして、警視庁公安部に書類送検された。地図情報はドローンの自動飛行などで活用の場が広がるが、業界関係者は「ミサイルのルート選定といった軍事目的でも利用できる。重要情報としての性質を把握し、より慎重に取り扱うべきだ」と警鐘を鳴らす。

　ＮＴＴ空間情報によると、地図データは「ＧＥＯＳＰＡＣＥ　３Ｄ　ソリューション」と呼ばれる商品。地図に航空写真からの情報を組み合わせて複雑なデザインの建物も正確に再現し、高度の誤差は１・５メートル程度とされる。インフラ整備や防災対策などの利用を想定しており、用途によっては提供を拒否するケースもあるという。

M2Det

最新最強の物体検出技術M2Det

はじめに
AAAI19で北京大学、アリババ、テンプル大学の合同チームにより発表された物体検出技術M2Detについての解説です。
Qijie Zhao et al., M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network.
下記は論文から引用した他手法との性能比較図ですが、水色の★がM2Detです。横軸が処理時間、縦軸が検出精度なので、左上にいくほど性能が高い（高速かつ高精度）ことになりますが、M2DetはRetinaNetやRefineDet、SSDやYOLOなどの有名な既存手法を凌駕していることがわかります。

数学で導くハイブリッド車の最適な制御（2019年8月6日）

数学で導くハイブリッド車の最適な制御（2019年8月6日）

ハイブリッド車を制御する新たなアルゴリズムを開発

ハイブリット車の開発現場では、モデルベース開発 (MBD) が主流となっています。MBD ではシミュレーション上に車を再現して、テストコースを走行させることで燃費性能を測ります。その際に、車の性能を最大限に引き出すようにシミュレータを制御することが重要となります。従来はシミュレータの制御法を人の手でチューニングしており、シミュレータの一つ一つに対して手作業で制御を最適化してきました。しかし、この方法にはかなりの時間がかかり、またシミュレータが新しくなるごとに再調整しなければならないという問題を抱えていました。そこで我々は、シミュレータ制御の最適化を「グラフ上の制約付き最短経路問題」という数学の問題に焼き直し、その問題を解くプロセスを自動化することで、従来よりも高速で汎用的なアルゴリズムを開発しました。研究成果は IFAC-PapersOnLine に掲載されました。

CentOS 7.6 v.s. Ubuntu 18.04

同じハードですが、CentOS 7.6 v.s. Ubuntu 18.04 で比較実験を行ってみました。。。

データ : 30.new.mps
コンパイラ : gcc 8.3.0

○ GLPK 4.65
CentOS 7.6 : 21.517s
Ubuntu 18.04 : 21.658s

○ CBC 2.10.3
CentOS 7.6 : 10.663s
Ubuntu 18.04 : 11.178s

○ SCIP 6.0.2
CentOS 7.6 : 41.915s
Ubuntu 18.04 : 41.078s

○ CPLEX 12.9
CentOS 7.6 : 326.13s
Ubuntu 18.04 : 379.84s

○GUROBI 8.1.1
CentOS 7.6 : 6.95s
Ubuntu 18.04 : 7.56s


○計算サーバ
CPU : Intel(R) Core(TM) i9-7940X CPU @ 3.10GHz
メモリ : 128GB

Tesla V100 のクロックを下げる

Tesla V100 搭載のマシンが熱暴走気味なので、クロックを下げてみました (SM クロック 1245MHz-> 1102 MHz)

# nvidia-smi
Mon Aug 5 22:40:26 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.67 Driver Version: 418.67 CUDA Version: 10.1 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Quadro K620 On | 00000000:02:00.0 Off | N/A |
| 34% 33C P8 1W / 30W | 0MiB / 2000MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Tesla V100-PCIE... On | 00000000:82:00.0 Off | 0 |
| N/A 41C P0 26W / 250W | 0MiB / 16130MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

# nvidia-smi -pm 1
# nvidia-smi -q -d SUPPORTED_CLOCKS

==============NVSMI LOG==============

Timestamp : Mon Aug 5 22:41:26 2019
Driver Version : 418.67
CUDA Version : 10.1

Attached GPUs : 2
GPU 00000000:02:00.0
Supported Clocks
Memory : 900 MHz
Graphics : 1124 MHz
Graphics : 1058 MHz
Graphics : 1006 MHz
Memory : 405 MHz
Graphics : 405 MHz

GPU 00000000:82:00.0
Supported Clocks
Memory : 877 MHz
Graphics : 1380 MHz
Graphics : 1372 MHz
Graphics : 1365 MHz
Graphics : 1357 MHz
Graphics : 1350 MHz
Graphics : 1342 MHz
Graphics : 1335 MHz
Graphics : 1327 MHz
Graphics : 1320 MHz
Graphics : 1312 MHz
Graphics : 1305 MHz
Graphics : 1297 MHz
Graphics : 1290 MHz
Graphics : 1282 MHz
Graphics : 1275 MHz
Graphics : 1267 MHz
Graphics : 1260 MHz
Graphics : 1252 MHz
Graphics : 1245 MHz
Graphics : 1237 MHz
Graphics : 1230 MHz
Graphics : 1222 MHz
Graphics : 1215 MHz
Graphics : 1207 MHz
Graphics : 1200 MHz
Graphics : 1192 MHz
Graphics : 1185 MHz
Graphics : 1177 MHz
Graphics : 1170 MHz
Graphics : 1162 MHz
Graphics : 1155 MHz
Graphics : 1147 MHz
Graphics : 1140 MHz
Graphics : 1132 MHz
Graphics : 1125 MHz
Graphics : 1117 MHz
Graphics : 1110 MHz
Graphics : 1102 MHz
Graphics : 1095 MHz
Graphics : 1087 MHz
Graphics : 1080 MHz
Graphics : 1072 MHz
Graphics : 1065 MHz
Graphics : 1057 MHz
Graphics : 1050 MHz
Graphics : 1042 MHz
Graphics : 1035 MHz
Graphics : 1027 MHz
Graphics : 1020 MHz
Graphics : 1012 MHz
Graphics : 1005 MHz
Graphics : 997 MHz
Graphics : 990 MHz
Graphics : 982 MHz
Graphics : 975 MHz
Graphics : 967 MHz
Graphics : 960 MHz
Graphics : 952 MHz
Graphics : 945 MHz
Graphics : 937 MHz
Graphics : 930 MHz
Graphics : 922 MHz
Graphics : 915 MHz
Graphics : 907 MHz
Graphics : 900 MHz
Graphics : 892 MHz
Graphics : 885 MHz
Graphics : 877 MHz
Graphics : 870 MHz
Graphics : 862 MHz
Graphics : 855 MHz
Graphics : 847 MHz
Graphics : 840 MHz
Graphics : 832 MHz
Graphics : 825 MHz
Graphics : 817 MHz
Graphics : 810 MHz
Graphics : 802 MHz
Graphics : 795 MHz
Graphics : 787 MHz
Graphics : 780 MHz
Graphics : 772 MHz
Graphics : 765 MHz
Graphics : 757 MHz
Graphics : 750 MHz
Graphics : 742 MHz
Graphics : 735 MHz
Graphics : 727 MHz
Graphics : 720 MHz
Graphics : 712 MHz
Graphics : 705 MHz
Graphics : 697 MHz
Graphics : 690 MHz
Graphics : 682 MHz
Graphics : 675 MHz
Graphics : 667 MHz
Graphics : 660 MHz
Graphics : 652 MHz
Graphics : 645 MHz
Graphics : 637 MHz
Graphics : 630 MHz
Graphics : 622 MHz
Graphics : 615 MHz
Graphics : 607 MHz
Graphics : 600 MHz
Graphics : 592 MHz
Graphics : 585 MHz
Graphics : 577 MHz
Graphics : 570 MHz
Graphics : 562 MHz
Graphics : 555 MHz
Graphics : 547 MHz
Graphics : 540 MHz
Graphics : 532 MHz
Graphics : 525 MHz
Graphics : 517 MHz
Graphics : 510 MHz
Graphics : 502 MHz
Graphics : 495 MHz
Graphics : 487 MHz
Graphics : 480 MHz
Graphics : 472 MHz
Graphics : 465 MHz
Graphics : 457 MHz
Graphics : 450 MHz
Graphics : 442 MHz
Graphics : 435 MHz
Graphics : 427 MHz
Graphics : 420 MHz
Graphics : 412 MHz
Graphics : 405 MHz
Graphics : 397 MHz
Graphics : 390 MHz
Graphics : 382 MHz
Graphics : 375 MHz
Graphics : 367 MHz
Graphics : 360 MHz
Graphics : 352 MHz
Graphics : 345 MHz
Graphics : 337 MHz
Graphics : 330 MHz
Graphics : 322 MHz
Graphics : 315 MHz
Graphics : 307 MHz
Graphics : 300 MHz
Graphics : 292 MHz
Graphics : 285 MHz
Graphics : 277 MHz
Graphics : 270 MHz
Graphics : 262 MHz
Graphics : 255 MHz
Graphics : 247 MHz
Graphics : 240 MHz
Graphics : 232 MHz
Graphics : 225 MHz
Graphics : 217 MHz
Graphics : 210 MHz
Graphics : 202 MHz
Graphics : 195 MHz
Graphics : 187 MHz
Graphics : 180 MHz
Graphics : 172 MHz
Graphics : 165 MHz
Graphics : 157 MHz
Graphics : 150 MHz
Graphics : 142 MHz
Graphics : 135 MHz

# nvidia-smi -i 1 -ac 877,1102
Applications clocks set to "(MEM 877, SM 1102)" for GPU 00000000:82:00.0
All done.

# nvidia-smi -q -d CLOCK

==============NVSMI LOG==============

Timestamp : Mon Aug 5 22:42:13 2019
Driver Version : 418.67
CUDA Version : 10.1

Attached GPUs : 2
GPU 00000000:02:00.0
Clocks
Graphics : 405 MHz
SM : 405 MHz
Memory : 405 MHz
Video : 405 MHz
Applications Clocks
Graphics : 1006 MHz
Memory : 900 MHz
Default Applications Clocks
Graphics : 1058 MHz
Memory : 900 MHz
Max Clocks
Graphics : 1124 MHz
SM : 1124 MHz
Memory : 900 MHz
Video : 1011 MHz
Max Customer Boost Clocks
Graphics : N/A
SM Clock Samples
Duration : 216.51 sec
Number of Samples : 5
Max : 1058 MHz
Min : 405 MHz
Avg : 405 MHz
Memory Clock Samples
Duration : 216.50 sec
Number of Samples : 5
Max : 900 MHz
Min : 405 MHz
Avg : 405 MHz
Clock Policy
Auto Boost : On
Auto Boost Default : On

GPU 00000000:82:00.0
Clocks
Graphics : 135 MHz
SM : 135 MHz
Memory : 877 MHz
Video : 555 MHz
Applications Clocks
Graphics : 1102 MHz
Memory : 877 MHz
Default Applications Clocks
Graphics : 1245 MHz
Memory : 877 MHz
Max Clocks
Graphics : 1380 MHz
SM : 1380 MHz
Memory : 877 MHz
Video : 1237 MHz
Max Customer Boost Clocks
Graphics : 1380 MHz
SM Clock Samples
Duration : 310.29 sec
Number of Samples : 14
Max : 1245 MHz
Min : 135 MHz
Avg : 174 MHz
Memory Clock Samples
Duration : 310.28 sec
Number of Samples : 14
Max : 877 MHz
Min : 877 MHz
Avg : 877 MHz
Clock Policy
Auto Boost : N/A
Auto Boost Default : N/A

HPCAsia2020

International Conference on High Performance Computing in Asia Pacific Region (HPCAsia2020)

会場（Venue）：アクロス福岡（ACROS Fukuoka）
会期（Conference dates）：2020/1/15-17

HPCAsia2020は，情報処理学会ハイパフォーマンスコンピューティング研究会の主催により，ACMとの共催で開催する高性能計算に関する国際会議です．本会議の目的は，アジア太平洋地域の高性能計算に関わる研究者，技術者及びユーザの多数の参加を得て，最新の研究成果の発表，討論及び情報交換を通じ，国際交流を促進し，この分野の研究の発展に寄与することにあります．本会議は3件の招待講演，査読により選出される質の高い一般論文発表，ポスター発表，ワークショップから構成されています．2019年7月現在，一般論文の投稿を受け付け中です．CFP等の詳細は，会議ホームページ（http://sighpc.ipsj.or.jp/HPCAsia2020/）をご参照ください．

High performance computing is a key technology to solve large problems in science, engineering, and business by utilizing computing power which has been evolving to the future. The International Conference on High Performance Computing in Asia-Pacific Region, or HPCAsia2020 is organized by IPSJ SIGHPC in cooperation with ACM SIGHPC in order to exchange ideas, case studies, and research results related to all issues of high performance computing. HPCAsia2020 consists of three invited talks, oral regular paper sessions, poster session, and workshops. Further details of the conference including CFP are shown in http://sighpc.ipsj.or.jp/HPCAsia2020/ .

停電：サーバ停止

まだ先の話ですが、停電時にはサーバも一時停止します。。。

ウエスト１号館＆COI棟：
10月6日(日) 9:00 〜 19:00 停電＆断水
9月8日(日) 断水

結晶の界面，転位，構造の先進数理解析

結晶の界面，転位，構造の先進数理解析
Advanced Mathematical Analysis for Dislocation, Interface and Structure in Crystals

※ この研究集会はマス・フォア・インダストリ研究所 共同利用研究の公開プログラムです．


開催期間
2019年9月9日(月) - 10日(火)

開催場所
九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 D棟 4階 IMIコンファレンスルーム(W1-D-414)
伊都キャンパスへのアクセス，伊都キャンパスマップ

【プログラム】
(全9講演)
9月9日(月)

13:00 - 13:05 オープニング

13:05 - 13:55
講演者 : 中川 淳一 (東大数理)
講演タイトル : T.B.A.

14:10 - 15:00
講演者 : 垂水 竜一 (大阪大学)
講演タイトル :
転位論に基づくキンク変形の表現とその数値解析 Abstract
(Dislocation-based modeling and numerical analysis of kink deformation)

15:00 - 15:30 休憩

15:30 - 16:20
講演者 :内藤 久資 (名古屋大学)
講演タイトル :
結晶格子の標準実現とその物質科学への応用 Abstract
(Standard realizations of crystal lattices and their applications to material sciences)

16:30 - 17:15
講演者 : 松谷 茂樹 (金沢大学)
講演タイトル :
初等整数論の転位論への応用 Abstract
(Application of elementary number theory to dislocation)

19:00 - 研究交流会∗


9月10日(火)

10:00 - 10:30
講演者 : 社会数理実践研究 (東大数理)
講演タイトル : T.B.A.

10:45 - 11:35
講演者 : 井上 和俊 (東北大学)
講演タイトル :
粒界構造ユニットの 3 次元配列の解析 Abstract
(Three-dimensional atomic arrangement of grain-boundary structural units)

11:45 - 12:35
講演者 : 大森 俊明 ((株) シフラ)
講演タイトル :
3 および 4 分岐有限グラフの Goldberg-Coxeter 構成のラプラシアン固有値について Abstract
(On the eigenvalues of the Laplacian on the Goldberg-Coxeter constructions for 3- and 4-valent finite graphs)

12:35 - 14:30 昼休憩

14:30 - 15:20
講演者 :富安 亮子 (IMI)
講演タイトル :
EBSD(電子線後方回折) 菊池パターンの ab-initio indexing Abstract
(Ab-initio indexing of Kikuchi patterns obtained by EBSD (electron backscattering diffraction))

15:20 - 16:00 休憩

16:00 - 16:50
講演者 : 上坂 正晃 (東大数理)
講演タイトル :
結晶のらせん転位に関する変分問題的アプローチ Abstract
(Approach using variational problem toward a dislocation of a crystal)

16:50 - 16:55 クロージング

ABCIオープンセミナー ABCIの産業利用とキラーアプリ開発：終了

以下のイベントですが、約 250 名の方に参加いただきまして、盛況のうちに終わりました。。。

ABCIオープンセミナー
ABCIの産業利用とキラーアプリ開発

機械学習で大規模なGPU利用を検討されている皆様へ
ABCIは日本のAI開発を加速します。
ABCIは、2018年８月の運用開始より多くの方にご利用いただき、圧倒的なGPUスペックと機能に、ご満足いただいております。今回のセミナーでは、深くABCIを利活用されているお客様からの事例ご紹介に加え、「DXによるビジネス価値の最大効率化」をテーマとした基調講演を予定しております。

【基調講演】
楽天株式会社　執行役員　楽天技術研究所代表　　森　　正弥　様
日揮株式会社　執行役員　Chief Digital Officer　花田　琢也　様

　
【日時・場所】
日時：　2019年7月31日（水）13:30 - 17:00
場所：　東工大　くらまえホール
　　　　東京都目黒区大岡山2-10-1　東京工業大学　蔵前会館１Ｆ
カリキュラム
時　刻 内　　容
13:00 開場・受付
13:30 主催者挨拶　 　 （産総研　理事　関口　智嗣）
13:40 基調講演「ＤＸの最大効率化に向けて」

　□楽天株式会社 　執行役員　楽天技術研究所　代表　森　 正弥　様
　□日揮株式会社 　執行役員　Chief Digital Officer　 花田　琢也　様

15:00 ABCIの価値　 　 （産総研　東工大RWBC-OIL　副ラボ長　藤澤　克樹）
15:30 休　　憩
15:50 お客様活用事例

□ソニー株式会社　　　 　シニアマシンラーニングリサーチャー　　　　　　　小林　由幸　様
□パナソニック株式会社 　ＨＰＣプロモーションセンター長　　　　　　　　　宮嶋 浩志　様
□株式会社富士通研究所 　プラットフォーム革新プロジェクト　マネージャー　田原　司睦　様

16:50 ABCIの今後　 　 （産総研　東工大RWBC-OIL　ラボ長　小川　宏高）
17:00 終　　了
会場
東京工業大学　くらまえホール
　　東京都目黒区大岡山2-10-1
　　東工大蔵前会館１Ｆ
　　　最寄り駅：東急　大岡山駅徒歩１分


お申込・お問合せ
「ABCIの産業利用とキラーアプリ開発」セミナーへのお申込は
https://technobridge.aist.go.jp/mailform/69684418/