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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-12 16:40 ［招待講演］IoT/AI時代にシステム制御に何ができるか考えてみる ○足立亮介（山口大）  MSS2024-54 SS2024-33 |
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| 抄録 | （和） | IoTの急速な普及に伴い、電力システム，交通システム，都市システムなどの社会システムの高度化に伴う複雑化進んでいる．また，各種システムから得られる情報の爆発的な増加とAIの台頭から，社会システムをAIに基づいてより最適化・高度化することが求められている．本発表では，IoTおよびAIを背景とする社会システムの高度化を実現するために，システム制御が貢献できることとして著者が取り組んでいる２つの結果を紹介する．１つ目が，複雑ネットワークシステム上の動的システムに対するネットワーク中心性に基づく解析・設計手法である．ネットワーク中心性に基づき動的システムを解析することで，複雑な動的システムを制御する上で重要なノードを選定できることを紹介する．２つ目が状態空間表現で記述される記憶ユニットを含む再帰型ニューラルネットワークの解析・設計手法である．状態空間表現に基づく記憶ユニットを入れることで，時系列データの長期的な依存関係を学習できることが知られている．本発表では，周波数解析に基づく記憶ユニットの設計手法を紹介する． |
| （英） | With the rapid spread of IoT, social systems such as electric power systems, transportation systems, and urban systems become increasingly complex and sophisticated. In addition, the explosive increase in information obtained from various systems has led to the need to further optimize and improve social systems based on artificial intelligence (AI). This presentation introduces two results of the author's work on the contribution of system control to the advancement of social systems in the context of IoT and AI. The first is the analysis framework for dynamic systems on complex network systems based on network centrality. The analysis based on network centrality can provide the important nodes of the dynamical network system in the context of control or stabilization of the system. The second is an analysis and design method for recurrent neural networks (RNN) that contain memory units denoted by state-space representation. Some recent work indicates that RNN with memory units based on state-space representation can learn long-term dependencies of time-series data. This presentation introduces a method for designing memory units based on frequency analysis. | |
| キーワード | （和） | ネットワーク中心性 / 再帰型ニューラルネットワーク / 状態空間表現 / / / / / |
| （英） | Network centrality / Recurrent Neural Network / State Space Representation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 325, MSS2024-54, pp. 65-65, 2025年1月. | |
| 資料番号 | MSS2024-54 | |
| 発行日 | 2025-01-05 (MSS, SS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MSS2024-54 SS2024-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS SS |
| 開催期間 | 2025-01-12 - 2025-01-13 |
| 開催地（和） | 鹿児島大学郡元キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | システム数理と応用，ソフトウェアサイエンスおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MSS |
| 会議コード | 2025-01-MSS-SS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | IoT/AI時代にシステム制御に何ができるか考えてみる |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Exploring the Role of System and Control in the IoT/AI Era |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワーク中心性 / Network centrality |
| キーワード(2)（和/英） | 再帰型ニューラルネットワーク / Recurrent Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 状態空間表現 / State Space Representation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 足立 亮介 / Ryosuke Adachi / アダチ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Ymaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-01-12 16:40:00 |
| 発表時間 | 45分 |
| 申込先研究会 | MSS |
| 資料番号 | MSS2024-54, SS2024-33 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.325(MSS), no.326(SS) |
| ページ範囲 | p.65 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2025-01-05 (MSS, SS) |
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