われわれの研究グループでは、深層学習の画像認識・理解への応用に関する研究を行なっている。本発表では、今年度得られた2つの研究成果を紹介する。1つは画像理解のための深層ニューラルネットワーク（DNN）のアーキテクチャ設計と、その視覚対話問題（visual dialog）への応用である。パラメータ数の少ないコンパクトなDNNで、史上最高レベルの性能を達成可能なことを示した。もう1つはニューラルネットワークによる推論の自己診断方法に関する研究である。DNNの実世界応用では、推論結果の信頼性が重要である。推論の正しさを自己評価する方法に関するいくつかの研究をまとめて紹介する。

少子高齢化にともなう労働人口の減少や大規模災害の発生を背景に、ロボット技術に対する社会的な期待は極めて高い。フィジカル研究部門ではロボット技術を利用して、物流や土木建設現場の自動化、インフラ点検や災害対応ロボットの自動化を行うことで社会課題の解決に取り組んでいる。本講演では、社会課題解決のために企業を巻き込んで研究開発を進めているこれらロボット技術の紹介を行う。また、ロボット技術は、実世界を動きまわり、対象に働き掛けることができる能動性を有している。能動的に集められた情報からは、人々やロボット自身の意思決定に利用する知識を作り出すことができる。フィジカル研究部門ではロボット技術を利用した実世界の情報収集と知識の創成を目標に、AI研究部門やサービス研究部門やHPC研究部門と連携して進めて行く今後の研究の方向性についても議論する。

発表者らは、リアルタイムで流通する災害情報や社会の動態に関する観測情報の分析と、災害による被害推計手法の高度化、発災直後の迅速な被害把握と災害救援活動の最適化に向けた技術的発展と深化を目指して、センシング、数値シミュレーション、ビッグデータ分析、空間情報科学を融合した、新しい「リアルタイム災害学」の創成に取り組んでいる。
本シンポジウムでは、津波災害、洪水災害をターゲットにしたリアルタイムシミュレーション、リモートセンシングによる広域被害把握研究の成果と展望について論ずる。

東北大学IMCでは、研究成果の社会実装を具現化するためのベンチャー起業や、リカレント（社会人の学び直し）による先端技術の理解を深めるための研修等を実施している。本講演では、2020年度における東北大学IMCの活動状況について情報提供する。

ムーアの法則が終焉を迎えつつある現在、スーパーコンピュータのさらなる大規模化と複雑化は避けられません。将来のスーパーコンピュータが性能面で期待に応え、Society5.x時代を支えるインフラとしての役割を果たすためには、スーパーコンピュータを構成する多種多様な計算資源を適材適所で使いこなす必要があります。本講演では、異種複数の計算資源を搭載するスーパーコンピュータを想定し、そのアプリケーション開発の生産性と性能を両立するための取り組みを紹介します。

人工知能分野において、深層学習の帰納的な処理と知識・言語による推論・プランニング等の演繹的な処理を融合させたより賢いAI技術の開発が重要視されている。しかしながら、深層学習の成功の大きな鍵は、誤差逆伝播法を用いたend-to-end学習であり、深層学習システムの構成要素は微分可能な関数でなければならず、離散的な記号処理を行う演繹的な仕組みとの相性が悪い。本発表では、そのような融合の実現のための発表者による取り組みについて紹介する。特に具体的な問題として、深層学習による自然言語処理では数量に関する推論が未解決問題である。この問題に対して、数量推論の仕組みを微分可能関数内部で表現（学習）するのではなく、深層学習モデル内部にシンボリックなプログラムを組み込む仕組みの開発について紹介する。

本研究の目的は、リモートセンシングにより浸水域の予測・把握をし、COVID-19の感染拡大を低減して避難者を保護するために、強化学習を用いて最適な避難所レイアウトを提案することである。避難所レイアウトは空間的に静的な問題だけではない。避難所内の人が様々な活動を行うので、複数箇所で相互作用を発生する可能性があり、感染リスクが高まる。これを避けるために最も適切な避難所の政策を強化学習シミュレーションの結果を議論する。

実環境において機能するロボットには、頑健性・適応性の高さが求められる。この観点に基づき、研究開発を続けてきた柔軟なグリッパ機構と、情報含有体としての鍵に着目した磁気鍵トリガという非接触スイッチング機構に至るまでの変遷について説明する。

福島浜通りでは、福島イノベーション・コースト構想により震災復興に向けてロボット等の先端研究の集積が進められている一方、原発避難からの帰還を進めているこの地域では公共交通の再構築が大きな課題となっている。そのため、全国的にも困難な状況にある地域交通を先進技術・知見をフル活用して将来に向けて持続発展可能なものとしていくべく、東北大学が中心となり、かつ全国の学のネットワークと連携した学際的研究教育拠点の形成に着手している。自動運転など次世代モビリティにおいては、同地域で重点分野とされるロボット・エネルギー等の分野との連携が重要であり、関連した取組の一部を紹介する。