複雑なシステムをどのように安全に開発すべきか。「第2回 AI/IoTシステム安全性シンポジウム」では、このヒントをきっと得られます。
自動運転をはじめとする機械学習システムの安全性をテーマとして、AIの最先端研究者や技術者による貴重な後援とパネルディスカッションを企画しています。 また2つのWorkshopは、セーフティの世界の2大巨匠のオンライン講演を無料で聴講できるチャンスです。システム理論に基づく事故モデルSTAMP（※1）の提唱者であるナンシー・レブソン教授、レジリエンスエンジニアリング（※2）の提唱者であるエリック・ホルナゲル教授の講演とともに、これらの手法の実践者による成果発表など、魅力的な企画が目白押しです。
なお、STAMP Workshopでは、「ショートトークセッション」の枠を新たに設け、発表者を追加募集します。まだまとまった成果にはなっていなくても、STAMPの適用を試みている事例をご紹介いただき、STAMPの新たな活用の可能性や、発表者の気づきにつながるような議論を行うことを意図した企画です。STAMPを使い始めの方、様々な意見や助言を聞いてみたい方など、ぜひ、ご応募ください。（10分程度のスライド発表と質疑応答、意見交換の形で進めます。）ショートトークセッションの発表申し込みはこちらからご登録ください。（※3）
開催概要
開催日2020年11月10日(火)、11日(木)、12日(金)
共催：国立情報学研究所「Engineerable AI（eAI）」プロジェクト
AI/IoTシステム安全性シンポジウム実行委員会
機械学習研究会（MLSE）機械学習システムセーフティ＆セキュリティWG
株式会社エヌ・ティ・ティ・データ、有人宇宙システム株式会社
後援：独立行政法人情報処理推進機構（IPA
以下のURLより参加お申込みください
シンポジウムの公開サイト
https://ai-iot-system-safsec.connpass.com/event/186760/
プログラム
2020年11月10日(火)
10:00－機械学習システムのセーフティ・セキュリティWG（MLS^3）セッション
・自動運転の事例にみる機械学習システムの安全性の課題等
13:20-オープニング
13:30 – 14:30 ： 基調講演：製造業におけるAI/IoT技術を活用したDXの取組み
浦本 直彦氏（株式会社三菱ケミカルホールディングス 執行役員 Chief Digital Officer）
14:30-14:50 招待講演１：機械学習品質マネジメントガイドライン
講演者：調整中
14:50-15:00 休憩（スポンサーセッション）
15:00-15:20 招待講演２：自動運転の標準化の世界動向（仮）
講演者：調整中
15:20-15:40 招待講演３：Microsoft の Responsible AI への取り組み
女部田 啓太 氏（マイクロソフト）
15:40-16:00 講演：機械学習の品質ガイドラインと機械学習工学研究について（調整中）
石川 冬樹氏（国立情報学研究所・准教授）
16:00-17:05 休憩（スポンサーセッション）
16:05-17:30 講演者によるパネルディスカション
「機械学習応用システムの安全性は担保できるのか？」
司会：丸山 宏氏（PFN）
17:30-19:00 交流会
・11/11（水）Asian STAMP Workshop
「Asian STAMP Workshop」は、システム理論に基づく安全性分析手法STAMP（※1）の提唱者のMIT ナンシーレブソン教授を迎え、アジアで初めてグローバルに開催します。第5回となるSTAMPワークショップ（日本語）と共に開催します。
9:00－10:20基調講演
ナンシーレブソン氏 （米国 マサチューセッツ工科大学教授）
10:30－13:10 Asian STAMP Workshop（English5件） 休憩10分こみ
13:30－16:00 Asian STAMP Workshop（日本語5件）
16:00－16:15 休憩（スポンサーセッション）
16:15－19:00 ショートトークセッション
・11/12(木）FRAM Workshop（※2）
「FRAM Workshop」は、昨年に引き続きレジリエンス・エンジニアリングの
提唱者のエリック・ホルナゲル教授を迎え、議論します。
13:00－レジリエンスエンジニアリング発表(3件)
16:00－基調講演
エリック・ホルナゲル氏 （スウェーデン ヨンショーピング大学教授）
※1：STAMP（System Theoretic Accident Model and Process）「安全/事故はシステムの構成要素の相互作用による創発特性である」という理論に基づく分析手法
※2：レジリエンスとは復元力、回復力を意味する言葉であり、レジリエンスエンジニアリングが提唱することの一つは、安全を旧来の考え方から「物事が正しい方向へと向かうことを保証する、すなわち、うまくいっていることから学ぶ」という新たな考え方への変革を促すこと。FRAM（Functional Resonance Analysis Method：機能共鳴分析手法）はその代表的分析手法。
※3：上の申込フォームにアクセスできない方は、お名前、ご所属、発表タイトルを「問い合わせ先」qaml.aiiot_symp (at) nii.ac.jpまでメールでお送りください。
現在、以下のスポンサー枠を募集しています。
スポンサー料の支払いは、機械学習工学研究会の口座への振り込みを予定しています。
ご質問、ご連絡はqaml.aiiot_symp (at) nii.ac.jpまでお願いします。
プラチナスポンサー: 10万円
申込サイトにロゴを掲示いたします。
11月10日か11月11日にスポンサー枠をご用意いたします。
ゴールドスポンサー: 5万円
申込サイトにロゴを掲示いたします。
シルバースポンサー: 2万円
申込サイトにロゴ（小）を掲示いたします。
AI/IoTシステム安全性シンポジウム実行委員会
実行委員長 吉岡信和(国立情報学研究所)
プログラム委員長 金子朋子(国立情報学研究所/NTTデータ)
アドバイザー 兼本茂(会津大学)、野本秀樹(JAMSS)
プログラム委員(五十音順)
岩永 寿来(チェンジビジョン)、岡本圭史(仙台高等専門学校)、日下部茂(長崎県立大学)、髙橋雄志(国立情報学研究所)、橋本岳男(日立産業制御ソリューションズ)、福島祐子(日本ユニシス)、向山輝(NEC)、 余宮尚志(東芝)、Patrick Daniel(三菱航空機)
問合せ先 📧qaml.aiiot_symp@nii.ac.jp