光インターコネクション日立

< 8.8 Gbps光インタコネクト搭載大容量ネットワークスイッチRHiNET-2/SW >

世界最速のCMOSネットワークスイッチLSIと大容量光インタコネクションを融合した高速ネットワークスイッチシステム。

RHiNET-2（RWC high-performance network -2）は大容量光インタコネクションをノード間接続に応用した並列分散計算機システムです（並列分散アーキテクチャつくば研と共同研究開発）。RHiNET-2はパソコンを8.8 Gbit/sの高速光インターコネクトを介して大容量ネットワークスイッチ（RHiNET-2/SW：64 Gbit/s/chip世界最速CMOSスイッチLSIを搭載）と接続する事により、高性能な並列計算処理を、オフィス内LAN等のパソコンを分散配置した環境で実現します。

RWC2000ではH11年度の研究成果として、RHiNET-2/SWのシステムボードの静態展示と共に、デジタルポスターにより研究開発成果の発表を行います。

並列分散システムアーキテクチャつくば

< ローカルエリアで高性能並列処理を実現するネットワーク　RHiNET >

フロア内やビル内に設置されている計算機群を接続して高性能並列処理を実現するネットワークRHiNETについて、Powerpointを用いた解説を行い、一次試作ネットワークインタフェースRHiNET-1/NIの展示を行います。

RHiNETは、大容量メモリを持つスイッチ/ネットワークインタフェースASIC、光インタコネクション技術、高密度高速信号実装技術などを用いて、分散して配置された計算機間で信頼性のある低レイテンシ高バンド幅通信を実現し、並列処理をサポートする機能を持つネットワークインタフェースと通信プロトコルによって効率良い並列処理を可能にします。

並列分散システムソフトウェアつくば

< SCore システムソフトウエア－－RWCP中間成果物の普及－－ >

当研究室が開発したSCoreシステムソフトウエアの普及を推進しています。国内の大学、研究機関だけでなく、企業への技術移転も行ってきています。さらに、SCoreは、米国、ヨーロッパの大学、研究機関で使われています。SCoreシステムソフトウエアは、RWCPが目指しているシームレス並列分散環境を実現するためのシステムソフトウエアで、Linuxオペレーティングシステム上で稼働しています。

プロジェクト期間中に、中間成果物が、プロジェクトに参加していない組織で使われると言うことは、国のプロジェクトにおいて初めてのことです。現在、ヨーロッパのLinux DistributorからSCoreシステムソフトウエアの配布を目指して、準備を進めています。

デジタルポスターセッションでは、SCoreシステムソフトウエアおよび技術移転の概要とヨーロッパにおけるユーザの利用状況を収録したビデオを上映します。

並列応用つくば

< 小型PCクラスタ上でのタンパク質情報解析(PAPIA)システムと分子動力学計算 >

当研究室では、生物化学分野をターゲットとして、PCクラスタの上で動作する実用的な並列アプリケーションの開発を進めてきました。
RWC2000の展示では、これまでに開発した代表的なアプリケーションを、小型で安価な８ノードのPCクラスタに移植し、その実機を会場まで持込んでデモを行います。デモでは、２つの並列アプリケーションをお見せします。第一は、バイオインフォマティクスの分野で重要な、タンパク質の配列解析と構造解析を行うために開発した「並列タンパク質情報解析(PAPIA)システム」です。第二は、タンパク質立体構造の動きを物理法則に従ってシミュレートする分子動力学計算を高速に行うために開発した「並列分子動力学法シミュレータMolTreC」です。

PAPIAシステムは、1998年に発表して以来、つくばに設置した６４ノードのPCクラスタを用いて、インターネット経由の無料計算サービスを行ってきました。平均して毎月１０００件程度の計算依頼があり、世界63ヶ国からアクセスされました。今回、小型のクラスタでも実行できるようになり、インターネット経由での共同利用だけではなく、製薬会社などの研究施設が独自にPAPIAシステムを導入することが容易になりました。

並列応用日立

< 連成解析ミドルウェアを用いた粒子 - メッシュ間の複合シミュレーション >

科学技術計算分野では、単一のシミュレーションプログラムでは解析不可能な大規模で複雑な現象を解析するニーズが高まっています。本研究では、計算手法の異なるプログラムを効率的に結合する連成解析を実現するためのミドルウェアシステムを構築しました。下記特徴のミドルウェアを適用し、プログラム結合部の開発工数を従来の1/10に削減することが可能です。本発表では、ミドルウェアによる結合例を具体的にご紹介し、ミクロとマクロの計算モデルを結合した複合シミュレーションのデモを行います。

（１） 粒子やメッシュの物理量を代表する異なる離散点間の相関関係（最近接、第１近接）をユーザが自由に選択可能な一般的な結合方法を提供します。

（２） データの通信や変換をエージェントが代行し、相関関係にある離散点の高速探索、並びに、データの送受信先の決定と物理量の変換を自動化します。

並列応用三菱

< シーケンスデータの並列解析と予測 >

時系列データとシーケンシャルデータの分類・予測技術およびその並列化の研究を行っています。

気象業務支援センターで公開している高層大気の風速分布測定による時系列データと、ＰＤＢから入手できるタンパク質主鎖の二面角によるシーケンシャルデータとを例にとり、両者を同じ多次元無相関混合分布の状態遷移モデルを用いてデータの変遷をモデル化し、風速分布の推定と主鎖の二面角列に関する推定とを試みました。方式解説、高層大気の風速分布ならびにタンパク質二面角列から得られる立体構造の表示、得られたモデルに基づく風速および立体構造の推定結果の提示を行います。

並列応用東芝

< PCクラスタを用いた並列クラス分類手法 >

データベースに蓄積されたデータから、有用な知識や法則を発見するデータマイニングの一手法であるクラス分類手法について、100ギガバイト超のデータを扱うことを目的として、パーソナルコンピュータクラスタ上での並列分散アルゴリズムを開発します。

本デモンストレーションではクラス分類手法として、我々の開発したスライスアンドダイス分析手法と、広く使われているクラス分類手法である決定木構築手法を、１６台のパーソナルコンピュータクラスタで実行した時の結果、台数効果を示します。

並列応用三洋

< 定性的記述に基づく画像内容検索とその並列化 >

当研究室では、画像内容検索技術に関する研究成果発表を行ないます。画像内容検索とは、タイトルなどのテキスト情報が付与されていない画像データベースから、ユーザが所望の画像を検索する技術です。画像の内容（コンテンツ）に基づき検索を行うので、画像内容検索と呼ばれています。

従来の内容検索では、画像の色彩や映っている物体の大きさなどの特徴量に基づき検索を行う手法が主流でしたが、当研究室では、独自の物体認識手法を画像内容検索に適用し、より正確な検索を実現しました。我々の物体認識手法は、物体の映り方（傾きや大きさなど）に影響されにくく、また物体の一部が隠れている場合などにも強い手法です。今回の発表では、中間成果として、ロゴマークなどの検索を例に、我々が開発した画像内容検索技術のデモ発表を行ないます。

並列分散システム富士通

< Comet による仮想プライベート並列分散システムの構築 >

並列分散システム富士通研究室は、VPDS:Virtual Private Distributed Systemの実現を目的とし、超高速通信技術Comet(COMmunication Enterprising Technology) を開発しています。

VPDSとは、インターネット上に分散した計算機をGigabit Ethernet、SONET、WDMなどのギガビット伝送技術を用いて結合し、プライベートな仮想並列分散システムとして動作させるものです。

RWC2000では、開発技術の通信プロセッサComet NP、通信アーキテクチャComet VIA、応用システムComet DV/IPなどについて展示します。

並列分散システムNEC

< 異機種並列分散システム向けプログラミング環境 >

並列分散システムNEC研究室では、複数のスーパーコンピュータを接続した「異機種並列分散システム」向けのアプリケーションソフトを容易に開発できるようにする、プログラミング支援環境の研究開発を行っています。

この環境は、ライブラリ、コンパイラ、プログラミングツールの三部から構成されますが、今回はその中から特に、プログラミングツールのデモンストレーションをご覧頂きます。

本ツールは、データや処理の並列プロセッサへの自動割り付け機能、実行前の性能予測機能、実行時情報を利用したプログラム最適化機能などを備えており、通常の単一システム向けにFortran言語で記述されたプログラムを、ビジュアルで簡単な操作により、異機種並列システム向けの並列プログラムに変換することができます。　

マルチプロセッサコンピューティング日立

< 手続き間自動並列化コンパイラ WPP >

現在のスーパーコンピュータの主流は、複数のCPUを同時に働かせて性能をあげる並列型です。このような並列型計算機で高速計算を行うためには、できるだけ広いプログラム部分で複数のＣＰＵが効率的に働くようにプログラムを書く（並列化する）必要があります。

マルチプロセッサコンピューティング日立研究室は、自動並列化ツールWPP（Whole Program Parallelizer）のプロトタイプの開発を進めています。WPPは、プログラムを構成する全ての関数をまとめて解析することによって、従来より広いプログラム部分を並列化し、その結果をOpenMPプログラムとして出力します。WPPを使うことにより、ユーザは、既存のプログラムに手を加えることなく、OpenMPコンパイラが利用できる様々な並列型計算機で計算ができます。

展示では、業界標準のベンチマークプログラムを使って、WPPの解析の様子および自動変換したOpenMPプログラムをビジュアルにお見せします。　

マルチプロセッサコンピューティング富士通

< コンパイラによる多レベル並列度抽出のアプローチ >

マルチプロセッサコンピューティング富士通研究室では、プログラムの並列度を最大限に引き出すコンパイラの開発を目標に、粗粒度並列と細粒度並列の両面から研究を行っています。

粗粒度並列研究においては、分散メモリ型マルチプロセッサ（DMP）向けに、OpenMP Fortranの言語仕様拡張（拡張OpenMP）の研究を行っています。デジタルポスターにおいては、OpenMPに新しく導入した概念である、プロセッサ・グループとインデックス分散の説明、および評価用に開発した拡張OpenMPプロトタイプ・コンパイラによる性能測定結果を紹介します。

また、細粒度並列研究における、条件付き実行命令を使った最適化の効果も紹介します。これは、VLIWプロセッサを対象に条件付き実行命令最適化ルーチンを試作し、分岐命令のオーバーヘッド削減、命令並列度向上、実行速度を測定したものです。効果がある場合には、60%近い性能向上が得られています。

光インターコネクション沖

< 高密度光バスに関する研究 >

私たち光インターコネクション沖研究室では、シームレスな光インターコネクション環境の実現に向け、装置間インターコネクション用高密度並列光ファイバーモジュール技術と、装置内（チップ間）インターコネクションを指向した集積型光インターコネクション技術の開発を行ってきました。

デジタルポスターでは、私たちが９９年度開発した以下の２つの技術についてご紹介します。

（１）装置間光インターコネクション用に、イメージファイバプレートを用いて作製した高密度125μｍ間隔の光ファイバアレイモジュール試作品と、高効率、低クロストーク特性を示す実験データ。

（２）チップ間光インターコネクション用に、異種材料接合プロセスを用いて作製した一体集積型InP-LED on Si-LSI素子の基本特性と、回折光学素子を用いて作製した光回路基板の試作品と高密度光配線の実現可能性を示す光学特性データ。

光インターコネクションNEC

< GaAsSb 長波 VCSEL とシステム LSI 向け光インターフェスマクロ >

光インターコネクションNEC研究室では光インターフェスまで含めたシステムオンチップ（SOC）の実現のために、CMOSシステムLSI向けの高速光入出力インターフェスマクロ（OIP: Optical-interconnection Intellectual Property）を提案し、その実現のための研究開発を行っています。また、OIPに適した発光素子として新材料ガリウム砒素アンチモナイド（GaAsSb）を用いた長波面発光レーザの研究開発を行っています。

OIPはASICのIPマクロとして高速光インターコネクションを実現するもので、システムLSI設計者がハードウェア記述言語を用いた通常の設計フローの中で光を含めたシステム設計が可能になります。RWC2000では1.25Gbps/chの速度の送受信が最大6ch実装可能なOIP用LSIパッケージを展示します。

GaAsSb長波面発光レーザはファイバの分散が０の1.3μmの波長で発振する面発光レーザで、ギガビットイーサネットモジュール用光源として広く用いられている0.85μm波長に較べて、帯域の広いシングルモードファイバが使用でき、かつ電源電圧が低い特徴を持ちます。RWC2000では世界で初めて単一成長で作製し1.3μm帯で室温CW発振したチップを展示します。

並列分散システムパフォーマンスつくば

< Omni OpenMP コンパイラの研究開発 >

OpenMPとは、最近普及してきた共有メモリ型マルチプロセッサ向けの並列プログラミング標準化インタフェースで、これまでの逐次プログラムに並列処理部分を書き加えることで、簡単に複数のCPUを利用する並列プログラムにすることができるものです。 当研究室で開発した Omni OpenMPコンパイラは、最近話題のLinuxにも対応しており、インターネットを通じて、無償でソースプログラムをダウンロードし、だれでも利用できます。

当研究室では、OpenMPを並列処理の中核的な並列処理技術として位置付け、PCやワークステーション、共有メモリマルチプロセッサをネットワークで結合した計算機クラスタ向けのOpenMPコンパイラの開発も行っています。繁雑だった並列プログラミングが、このコンパイラにより一つのOpenMPプログラムで様々な並列計算機に対応できるようになります。デジタルポスターセッションでは、現在公開中のOmni OpenMPコンパイラのプログラミング環境のデモとクラスタ向けのOpenMPコンパイラの概要について説明します。

マルチモーダル機能つくば

< CrossMediator のためのマルチモーダルインタフェースシステム >

ここでは、情報システムを、音声や画像等を組み合わせた様式で利用するためのエージェント型のヒューマンインタフェースを開発しています。

・CrossMediatorのためのマルチモーダルインタフェースシステム（つくば研）

・人の動作、音声などのマルチモーダル情報を計算機が認識して、与えられた処理を行うマンマシンインタフェースを開発しました。これはパソコン上にも実装でき、マルチメディアデータベースCrossMediatorの入力システムとしても使用しています。例えば、動作や音声により計算機に指示を与える事ができます。

情報ベース機能つくば

< The CrossMediator　-マルチメディア統合検索システム- >

実世界あるいは情報ネットワーク上の多用な情報を自己組織的に整理、要約、検索、提示することのできるエージェントシステムの研究を行っています。

・ Cross Mediatorの開発（つくば研）：静止画、動画、音声、文書から成るマルチメディアデータベースの検索システムCross Mediatorを開発しました。

これらのマルチメディアを直接用いた問い合わせをすることにより、求めるマルチメディアデータの検出を行うことができます。単語連想による検索手法"ASKS"を開発し、インターネットニュース250万件とウェブページの検索システムを公開。特許検索にも適用。ショット分割が不要の実時間動画検索システムVideoSpotterを開発しました。画像と単語の学習による関連づけ手法を開発、画像によるインターネット検索という新たな検索形態を提案しました。フレームベース特徴量からの音素認識手法を用いて、映像データからの実時間音声検索システムを開発し、映画の映像などに適用しました。

マルチモーダル機能KRDL

< 顔・表情認識 >

顔は人体の中で最も重要な部分です。表情は多くの感性の情報を伝達します。感性の情報は、人間の直感では容易にわかっても、明確に記述するのは困難です。応用の可能性と問題そのものの魅力から、コンピュータ・ビジョンの研究者達は長年にわたり、この問題に取り組んできましたが、環境、姿勢、表情の処理といった実世界を取り扱うための機能が貧弱であったために、これまでに提案されてきた方法のほとんどが実用に至るものではありませんでした。

そこでKRDL研究室は、顔・表情認識を行うための堅牢な技術の開発に取り組むことにしました。今回のデジタルポスターでは、新しく開発した堅牢なアプローチを紹介します。従来のものとは異なり我々のシステムは、特定の個人の認識を目的としています。様々な照明や表情、また、一定でない背景から個人を認識し、HMMによりコード化されている個人の表情ライブラリを参照します。我々の対話方式のデモをご覧下さい。

情報ベース機能KRDL

< Smart Album >

SmartAlbumは、（デジタル）写真の処理を目的としたパーソナル・デジタル支援ソフトウェアです。

このソフトでは、日時、人物プロファイル、風景、さらにはユーザ独自の定義によるカテゴリに従って、写真を自動的に組織化することが可能です。

内容に基づく類似性照合により機能が強化されているので、コレクションの中の、関連のある写真の検索およびナビゲーションを直感的に実行することができます。このソフトは、広帯域接続によりパーソナル・コンピュータおよびデジタル・テレビに対応し、各ユーザのポータブル・デジタル・フォト・フレームに保存して使用することができます。

SmartAlbumは、全く新しい技術であるオブジェクト駆動技術フレームワークに基づいています。これは特徴および領域に基づいた現在の最新方法をしのぐものであり、このソフトに実装されているオブジェクト駆動の方法論により、オブジェクト・ベースの特徴測度を自動的に抽出し視覚内容を意味に基づいて構築することで、写真の検索および分類における類似性照合を有効かつ効率的に行うことができます。

マルチモーダル機能日立

< 手話認識技術とその応用 >

手話認識方式の応用事例として、手話教育システムと情報提供端末のデモを行います。

手話教育システムは手話を理解する人を増やすことを目的とします。システムは手話認識方式を利用することにより、(a)学習者が動作の正しさを判断することができる。(b)アニメーションキャラクターとの対話形式のインタラクティブな学習が行える。(c)手話動作からの日本語検索が行える。といった特長をもっています。

情報提供端末は聴覚障害者がより多くの情報を獲得できることを目的としています。システムは入力された手話文から検索条件を抽出し、該当する情報を検索してユーザに提示します。これにより、ユーザは手話を用いて情報の検索を行うことが可能となります。

情報ベース機能日立

< 類似画像検索システムのための可視化 >

画像の検索・ブラウジングを行うシステムを紹介します。個々の画像は、勿論、直接的に目に見えるものですが、大量の画像データ全体が形作る世界は、計算機上に存在する抽象的な「情報空間」でしかありません。我々のシステムは、この抽象的な「情報空間」に対して、人間が直感的に理解可能な「具体的姿」を与えます。

RWI 適応ビジョンラボ

< ウェアラブルビジョンシステム (Wearable Vision System) >

超小型CCDカメラと超小型ディスプレイからなるヘッドセットを身につけることにより、着用者とほぼ同じ視点から得られる映像に対して、高度なリアルタイム画像処理（シーンへの注釈情報の重畳表示、注目物体の動きによる切り出しとその３次元情報復元等）を行い、直ちに結果を着用者に示すウェアラブルビジョンシステムを開発しました。

実際に、シーン中の様々な注釈情報（展示物の紹介や非常口等）を映像に重ね合わせ表示し、また、手で持った物体を見まわすだけでその３次元情報を獲得するデモを行います。画像処理はPCクラスタで実行され、着用者との間のデータ転送には無線LANが用いられる。将来的には、常に着用者と同じ体験をすることによって気の効いたインタラクションが可能なウェアラブルアシスタントの実現を目指している。

RWI 進化システムラボ

< 動的適応デバイスとその応用 >

ハードウェア自身が自律的に最適なハードウェア構成に変化する進化型ハードウェアチップと、その応用としての筋電制御型義手のデモを行います。

従来の筋電制御型義手では、障害者が自分の意志通りに義手を操作するまでに約一ヶ月のリハビリを要したのに対し、進化型ハードウェアを用いた義手は数分で操作可能になります。このため、本義手の商用化が現在進行中です。なお義手用チップは自律移動ロボットにも使用可能であり、このロボットも展示します。環境変化に対する適応速度が従来のものより２桁高速です。

義手のデモ以外に他の４種類の進化型ハードウェアチップも展示します。第一は今年ISO規格として提案するデジタル印刷用データ圧縮チップです。この圧縮チップは、ロスレスにも関わらず現在の国際標準よりもほぼ２倍の高圧縮率を達成し、これも商用化が進行中です。第二はPentiumIIの１０倍の処理性能を持つ自律再構成型ニューロチップであり、PCIボードも展示します。第三は世界初のアナログ進化型LSIであり、携帯電話の中間周波数フィルタを実現します。従来品にくらべ、高い歩留りと共に、回路の小型化（５分の２）、消費電力の低減（４０％）をアナログ進化により達成し、今年商用化される可能性が高くなっています。第四はギガヘルツクロック適応調整用の進化型チップであり、超高速クロックシステムでのスキュー調整を可能とします。ボードとともに展示します。

マルチモーダル機能シャープ

< マルチモーダル対話エージェントシステム >

マルチモーダル機能シャープ研究室では、誰にでも使いやすい新しいヒューマンインタフェースを目指し、対話型インタフェースの研究・開発を進めています。このため、人間同士の活発な会話の映像・音声・動きデータを収録、データベース化し、その分析結果をインタフェースに反映させています。これまでの分析から、活発な会話では話の意味内容だけでなく声の大きさや身振りなど、言葉以外の情報が重要な役割を果たしていることが分ってきました。私達は、そのうち特に会話を円滑に進める機能を持つ「相槌」について、独自に提案している力学系対話モデルという手法を用いてインタフェースに組み込みました。このモデルではインタフェースの相槌を打ちたいという感情が、自分自身の個性とユーザの話し掛ける声に応じて時間とともに変化し、それによって相槌を打ちます。デモではCGで描かれた人物が、相槌を交えながら表情豊かにユーザと会話をする様子が御覧頂けます。

マルチモーダル機能三洋

< 手指動作による立体モデルのハンドリング >

マルチモーダル機能三洋研究室では、手指のジェスチャにより、計算機内部にあらかじめ用意された立体モデルを操作する方法を紹介します。

特長として、これまでの手法のように、データ・グローブ、手袋やマーカ等を装着する必要はなく、手指の動きを1台のモノクロカメラにより撮影するだけで良い点があげられます。手指の運動を撮影した時系列の濃淡画像から、その運動パラメータを算出し、これにより立体モデルを操作することができます。バーチャル・モールといった仮想環境下で、あたかも商品を手に取って様々な方向から眺めるといったオンラインショッピングを想定した場合、3次元データを操作する点において、従来のリモコンやマウスと比較して、より容易な操作環境の提供と、ユーザの感覚に合ったハンドリングの実現という点で、大変有効な技術といえます。

マルチモーダル機能NTT

< 脳のどこで文字を読むのか？ >

これからのマルチメディア情報社会においては、極めて多くの視覚・聴覚情報に接することになります。その情報を作るのも受取るのも人間ですから、人間が作りやすく、受取りやすい情報を考えることが必要です。我々は、人間が受取りやすい情報の作成を狙って、人間が情報を処理している時の脳の活動をまずは調べることとしました。手始めに、人間が文字を読むときに脳のどの部分が活動するのかを、脳機能イメージングの方法で調べました。脳は活動するときに微弱な磁界を発生します。そこで、人間が文字を読むときに脳が出す微弱な磁界を調べることによって、脳のどこがいつ活動するのかを見ることができます。この脳機能イメージングの方法で調べたところ、人間が漢字を読むときに、後頭部の視覚情報処理を行う領域から頭頂にかけての部分、同じく後頭部の視覚領域から側頭部にかけての部分、耳の奥に位置する側頭部、及び側頭部の上の頭頂部が大きく活動することが分かりました。

従来、漢字は後頭部から側頭部の後下部に至る経路で、仮名は後頭部から頭頂部の下部に至る経路で処理されているといわれていますが、今回は、漢字を読むときには、この両方の経路が働いていることを示したものです。

情報ベース機能三菱

< タグ付きテキストを対象とした意味的情報検索 >

「景気対策として政治改革を進めたい政治家は？」といった質問に対して、『羽田孜副総理・外相は「政治改革こそが最大の景気対策だ」とまで言っている』という答えとなる文を新聞記事データから検索できます。

現状の検索システムではキーワードを含む文書のリスト（膨大な数になります）を検索するだけですが、本システムは直接答えとなる文とそれが出現した文脈をインタラクティブに検索できます。

検索対象がプレインテキストであれば、意味的な情報検索の実行は非常に難しいですが、予め検索対象のテキストにタグをつけておくことにより、自然言語処理技術における様々な課題（省略、照応、多義など）の解決まで待たずに意味的な情報検索が可能になります。

本システムは原理実証の段階ですが、今後も研究開発を進め、2年後にプロトタイプの完成をめざします。

自律学習機能富士通

< Matchable状況分解に基づくマルチモジュール強化学習による移動ロボットの経路探索 >

実世界情報を扱う強化学習において自律的な状態空間の構成とマルチモジュール化を実現した、Matchable 状況分解に基づくマルチモジュール強化学習を提案します。

提案するマルチモジュール強化学習はMatchable 状況分解により、過去の経験をもとに状態空間を分割し、分割された状態空間毎に強化学習モジュールを割り付けることで、モジュール設計の自動化と、複雑な実世界情報を強化学習の入出力として扱うときの離散化処理に由来するいわゆる「次元の呪い」を解決し，高速で環境の変化にロバストな学習を実現します。

提案する手法を、移動ロボットの経路探索問題に適用しました。

Matchable 状況分解に基づき入力センサの異なる複数の強化学習モジュールを自動的に作成して、それらを適宜に選択し、学習および行動の生成を行う事で、従来のシステムよりも学習スピード、境の変化に対するロバスト性がともに優れている事を示します。

自律学習機能MRI

< マイクロホンアレーを用いた非音声音認識 >

自律学習MRI研究室（三菱総合研究所）は、音源方向推定機能を持つ、非音声音認識システムを開発しました。

金属缶や木板の打撃音や拍手など５種類の単発衝撃音を静穏なオフィス環境において約80％の精度で認識します。円環状に並べた16個のマイクロホンを用い、特定の方向からの信号だけを強調する超指向性フィルタにより、約10度の分解能で音源方向を推定することもできます。また、無響室で測定した10,000サンプルにおよぶ非音声音データを収録したRWC実環境音声・音響データベースを研究者に対して公開する予定です。

適応デバイス松下

< 8×8 デジタル・スマートピクセル >

0.1m秒/フレーム以下の高速光並列画像処理を実現するデジタル・スマートピクセルの試作デバイスを展示します。

また、VTR等を用いて、動作実証実験の紹介をします。

このデバイスの各画素は、ALUと光入出力部を備えていて、外部から入力されたプログラム従って、近傍画素と通信しながら、直接SIMD処理を実行すると共に、光出力部から処理結果を並列出力することができます。並列データ伝送を担う自由空間光インターコネクションを用いて、このデバイスをカスケード接続したシステムは、これまでの画像処理技術におけるパラレル－シリアル変換ボトルネックを打破する実時間処理システムです。

適応デバイスNEC

< ALU ベース再構成可能適応型デバイスの開発 >

画像や音声等の大量なデータをCPUに代わって高速処理可能な汎用アクセラレータプロトタイプシステムを開発しました。

汎用アクセラレータ用に開発した適応型デバイス、プログラミング環境、及び画像処理システムへの応用を紹介します。開発した適応型デバイスは9ビットの算術論理演算ユニット(ALU)を6×63個集積しており、アルゴリズムに応じて、ALUの機能、接続を自由に再構成可能です。アルゴリズムに最適なハードウェアを再構成することにより、CPUのソフトウェア処理に対して1桁以上の高速処理を可能とします。

汎用アクセラレータプロトタイプシステムは、開発した適応デバイスを2個とローカルメモリを搭載しており、ホストのPCIスロットに挿入しホストCPUと協調動作します。プログラミング環境は、Cで記述した応用プログラムから適応デバイス用構成データを合成するマッピングツール群で構成されます。

理論基盤GMD

< 演算処理におけるアーティフィシャル・リアリティ >

今日の世界を理解するには新しい計算モデルが不可欠であり、この要求に答えるのがアーティフィシャル・リアリティです。

アーティフィシャル・リアリティは、これまでは詳細に記述することが不可能であった複雑な実世界のシステムをコンピュータ上に再現するものです。アーティフィシャル・リアリティ・システムはシミュレーションに使用されていますが、実世界システムのプランニングおよび制御にも使用されるようになってきました。アーティフィシャル・リアリティ・システムの実装において鍵となる技術は、コンピュータ・ネットワーク上で数万個の仮想エージェントを動作させるマルチエージェント・システムです。

理論基盤GMD研究室はそのようなシステムの理論基盤について研究を行っており、大規模マルチエージェント・システムを容易に実装するための「フリップ・ティック・アーキテクチャ」と呼ばれる特殊なソフトウェアを開発しました。

このソフトを用いて、典型的なアーティフィシャル・リアリティ・システムである都市の交通システムを実装しました。このシステムは、交差点や信号のある道路網上を走る乗用車、バス、トラックのマイクロシミュレーションに基づいたもであり、ボン市の交通を用いて補正を行います。このシステムは、プランニング（建設現場のスケジューリング技術など）に使用します。次の研究段階では、このシステムをインテリジェント・トラフィック・コントロールに使用する予定です。 そのためには、アーティフィシャル・システムと実世界システムの間でデータをリアルタイムで交換することが要求されます。

理論基盤SNN

< 不確定性がある場合の推論 >

人間とコンピュータの最大の相違点は、人間は雑音が含まれていたり、不完全であったり、矛盾を伴っている情報を処理することができるということです。その例として、大勢の人が参加するパーティでの音声の聞き取りや、管理者の意志決定をあげることができます。

我々の研究の目的は、このような人間のふるまいをコンピュータ・プログラムで再現するための新しい方法を設計することです。不確定性の表現には通常の確率論の言語が最も適しています。この言語は非常に豊富な内容を備えており、統合化された方法でデータから規則性（「雨の次は晴れ」等）や関連性の両者を読み取り表現するハイブリッド・フレームワークを提供します。しかしながら、確率論的なアプローチであるがために、計算に時間がかかりすぎ、実際の応用には向きません。我々の研究により、この問題を大幅に改善する近似方法を開発しました。医療診断の問題を例にこの方法を提示します。