BINET戦略セミナー220826「量子コンピュターの現状について」

開催日時:2022年8月26日(金)13:30-16:00

1) 13:30-14:30
「量子アニーリング等イジングマシンの研究開発の現状と今後の展望 」
1.量子アニーリング等イジングマシンとは 2.量子アニーリング等イジングマシンにおける研究開発領域 3.量子アニーリング等イジングマシンの研究開発の現状 4.量子アニーリング等イジングマシンの今後の展望

講師:田中宗 氏
慶応義塾大学理工学部 物理情報工学科

++++++++++++++++++++
2)14:40-15:40
テーマ:[量子コンピューティング技術を活用した社会実装にむけた取り組みと最新動向
1.量子コンピューティング技術をとりまく最新動向
2.  量子コンピューティング技術の位置づけ
3.活用事例紹介
4.NECの量子アニーリング関連サービス紹介

講師:千島 博 氏
NEC 量子コンピュ―ティング事業統括部

質疑後16:00頃 終了

詳細及びお申込みは https://www.binet.co.jp/event/event.html

第6回SCBM研究会&懇親会(最終回)

開催日時:6月8日(水)16:00〜18:30
講演:デジタル田園都市国家構応援団について
講師:(一社)デジタル田園都市国家構想応援団 常務理事、(財)インターネット協会 
理事長、(株)ブロードバンドタワー CEO 兼  代表取締役社長 藤原 洋 氏
( D会議室 )

約1時間の講演の後、(会員・新会員・過去の講師陣等)による懇親会(ロビーにて)
17:00〜18:30ごろ終了
会場:インテリジェントロビールコ
新宿区揚場町2-1 軽子坂坂MNビル1階
飯田橋駅下車地下鉄B4b出口をでてすぐ右手のビル1階

(コロナ禍の落ちついた時を狙い、過去の講師及び会員を招待)

7月から第2期に入りますので新規の会員も多数ご予定ください。

(会員外は一般、関連とも会費2万5千円+税となります。)

詳細

BINET戦略セミナー「AIの民主化に関する考察」

BINET戦略セミナー220407「AIの自由化について」

開催日時:2022年6月23日(木曜)14:00から16:30
1)14:00-15:00
「IBM Auto AI によるモデルパイプラインの解説」
講師:平山毅 氏
日本IBM株式会社 テクノロジー事業本部 クライアント・エンジニアリング本部 金融マーケット・保険・クライアント・エンジニアリング部長 兼 クロスインダストリー事業担当 

++++++++++++++++++++

2)(1510-16:10)

テーマ:自動機械学習の最前線 ー本番環境へのデプロイまでを意識したAIモデル開発

講師:柿崎 修 H2O.ai Inc セールスディレクター

略歴:筑波大学理学部生物学科卒業後、日本IBM入社、データベースエンジニアとして大手企業への提案活動を実施。その後システム監視及びアセットマネジメントのソリューション部長及び経営企画部門などに従事。IBM退職後は日本Oracle社にて大手通信業の担当営業を経験したのち, Splunk, databricksなど米国の最先端データ分析企業の日本での立ち上げを担当し、その後現職に至る。

事務局

詳細 https://www.binet.co.jp/event/event.html

第5回SCBM研究会開催

開催日時:2022年3月24日(木)13:30から約2時間
テーマ:スマートシティ及びビルセキュリティの在り方」
講演1)講師:情報処理推進機構(IPA)産業サイバーセキュリティセンター専門委員
佐々木 弘志 氏
1. スマートシティ・ビルマネジメントに関するセキュリティ脅威
2. スマートシティ・ビルマネジメントに関するセキュリティ課題
3. スマートシティ・ビルマネジメントのセキュリティの考え方
4. スマートシティ・ビルマネジメントのセキュリティの対策例

講演2)スマートシティの安全安心
~東京2020大会の警備をふりかえって~
1 警備業とICT活用
2 東京2020大会の警備
3 スマートシティの安全安心

綜合警備保障株式会社(ALSOK) 営業総括部 次長 商品サービス企画担当
兼 リゾート事業推進プロジェクト
干場 久二雄 氏

詳細 は https://www.binet.co.jp/scbm/event(22).html#5

SCBM研究会第3回例会

スマートシティと都市OS

2021年の第1、第2回(中央官庁、大手デベロッパーの取り組み)に続き第3回例会では都市OSとの関係からスマートシティづくりを考えます。

開催日時は2022年1月20日(木)13:50から16:15までとします

講師は1)NECスーパーシティ推進本部 服部美里 氏

2)東京大学情報学環 教授 越塚昇 氏 となります。

詳細は SCBM研究会ブログ(https://binet.jp/scbm/wordpress/)

または binet のイベントコーナー(https://www.binet.co.jp/event/event.html)

でご確認ください。

SCBM研究会第2回例会

開催日時:

2021年11月18日:13:30-16:00

1)第一部

1部 「三菱地所のDX,推進及びスマートシティへの取り組み」
講師:三菱地所(株)DX推進部主事 春日慶一 氏

2部 「シミズのスマートシティプラットフォーム」
講師:清水建設(株)豊洲スマートシティ推進室部長 谷口精寛 氏 

上記詳細は当社イベントコーナーへお越しください
( https://www.binet.co.jp/event/event.html )

DXを加速させるデータ・AI活用 ~需要予測ソリューションとScaling AIのビジョン」

開催日時:2021年11月16日(火)14:00-15:30
形式:MS Teamsによるオンラインセミナー
講義概要

Bigdata、AI、IoT等、各種IT領域における著しい発展をいかに取り込み、従来の物理的に縛られた事業活動から、ハイパフォーマンスを実現するデジタル世界への拡張を成し遂げていくか。そしてそれを通し、産業や生活にどのように新しい価値を届けるか。今日、企業においてデジタルトランスフォーメーション
(DX)は重大なテーマとなりました。
その起点となるのは、データを用いた各種AIアプリケーションの適用です。
本講演では、データ・AI活用の全体像を示しながら、どのようなアプリケーションがありうるのかについて、特に、産業をこえてその適用が進む「需要予測AI」を中心に解説します。また、AIのポテンシャルを解き放つデロイトトーマツグループの「Scaling AI」に関するビジョンについても言及します。
本講演は、DX・データ活用・AI活用に関する担当役員、企画担当部署、推進担当部署の方、また需要予測の導入を検討している方や、具体的に企業に役に立つAIとは何なのかに関して関心のある方等に向けた内容となります。

講師:デロイト トーマツ グループ 執行役員・パートナー
Deloitte Digital パートナー / Deloitte AI Institute 所長  森正弥 氏

詳細は https://www.binet.co.jp/event/event.html #t03

へお越しください。

SCBM研究会/BINET戦略セミナー共催セミナー

MS Teams によるオンライン形式
開催日時:2021年10月21日(木)
1部:14:00〜15:00
テーマ:「Project Plateau を活用したスマートシティづくり」(仮)
講師:国土交通省都市局都市政課課長補佐 内山裕弥 氏

2部:15:15-16:15
「スマートシティづくりの課題、問題点
デジタル庁の役割」
講師:デジタル庁参事官
瀧島勇樹 氏

新型コロナ禍で休会状況にありましたセミナーですが、この度オンラインセミナーして

開催いたしますので。奮ってご参加ください。

新SCBM研究会会員は無料です。BINET戦略セミナー関係者は有料となります。

詳細はイベントコーナーへどうぞ ( https://www.binet.co.jp/event/event.html )

2021年のBINET戦略セミナー

BINET戦略セミナー210127
「医療とAI 活用について」(仮称)

1. 「ビッグデータ・AIが拓く医療の第三次革命 」

 近年注目されているビッグデータ・AIの医学・医療への応用は、今後、数十年継続する「第3次医療革命」を引き起こす。ここで第3次とは、抗生物質による細菌性感染症の激減という第1革命、それに続く、分子生命科学の発展による分子医学の席捲という第2革命に続き、それらに匹敵する根底的な医学・医療の改革が開始されようとしていることである。これまでの医学では、<医学研究者の関心や社会の要請>のもとに、一定の医学の対象領域が選ばれ、これまでの知識に基づいて、解明すべき未知の機序に対して仮説が構築され、それを実験を通して検証していく、「仮説駆動型」医科学によってなされた(K.Popper)。これに対して、ビッグデータ・AI時代の医学研究、すなわち「データ駆動型」医科学では、ゲノム・オミックスなどの網羅分子的データの収集から知識を生成するため、知識の深度は一様で、分野の境界に煩わされることはない(分野横断性)。そのデータは、一様な深さをもち「全体表出性」を持つ網羅的データである。本質的な低次元要因から生成される生成性をもつデータであれば、deep learning のautoencoderによって、「教師なし学習」によって自動発見される。網羅的データ-知識の自動発見―データの再合成という新たな知のオントロジーが科学を変革してゆく。
また医療においても、Personal Omicsによるモバイルヘルスとシステム医学が発展し、」治療医学ではなく予知制御医学、生涯にわたる医療が大きな位置を占めるであろう。

講師: 田中 博 氏 
東京医科歯科大学 医療データ科学推進室 
東北大学 東北メディカル・メガバンク機構

2.「医療AI研究の現状と今後の展望」

 近年機械学習(特に深層学習)技術の急速な進歩、安価で性能の高いGPUが利用可能になった事、またビッグデータ時代と呼ばれる時代に入り、公共データベースの拡充などにより、大規模データの利活用が可能になったことなどの理由により、人工知能(AI)技術への期待が高まっている。実際、顔認証や自動翻訳、また自動運転などAIの社会実装は急速に進んでおり、医療分野においても、既に60以上のAI搭載医療機器が米国FDAから承認を受けており、日本においても、PMDAに承認を受けたAI搭載医療機器の実臨床応用が進んでいる。本セミナーにおいては、CREST及びPRISMという国の大型プロジェクトを研究代表として、また文部科学省のAI戦略に関する中核機関である理研AIPセンターのチームリーダーとして医療AI研究を推進した経験に基づき、医療AIの現状と今後の展望に関して紹介する。

講師: 浜本 隆二  (はまもと りゅうじ) 氏
*国立研究開発法人国立がん研究センター研究所・分野長
*東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科・連携大学院教授(連携教授)
*国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター・チームリーダー
*一般社団法人日本メディカルAI学会代表理事
*国立研究開発法人・日本医療研究開発機構(AMED)医薬品等規制調和・評価研究事業検討会委員

開催日時:2021年1月27日(水)13:30-16:00(オンラインで開催)

詳細は https://www.binet.co.jp/event/event.html#t01 をご覧ください。