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第2回 RWBC-OIL Workshop
「ABCIと国際連携」

●開催趣旨
産総研・東工大　実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ（RWBC-OIL）は、2017年2月20日の設立以来、実社会ビッグデータ活用技術による新たな価値創造を実現するために、 産総研と東工大が有する計算プラットフォーム構築技術とビッグデータ処理技術を融合し、さまざまな 分野に適用できるビッグデータの処理・解析技術を提供するオープンプラットフォームを構築することで、 新たな価値を創造するための研究開発を行ってきました。

RWBC-OILでは、産総研人工知能研究センターと共同で、世界最大規模の人工知能処理向け計算インフラAI橋渡しクラウド（ABCI）の設計・開発を行いました。2018年7月の運用開始後は、本ABCIを活用した研究を進めております。技術仕様をはじめ各種情報を公開するとともに、国内外の産学官に開かれた利用サービスを提供することで、オープンプラットフォームとして産業界に広く提供しています。

そこで、RWBC-OILでは、ABCIをハブとする国際連携ならびにRWBC-OILの研究活動を紹介する第2回RWBC-OIL Workshopを開催いたします。 RWBC-OILでは、民間企業と密接に連携し共同研究や技術移転を進めることで、得られた成果の速やかな産業化と社会実装を目指しています。 皆様のご参加をお待ちしております。

※ご参加にあたっては事前のお申込みをお願いいたします。

開催概要
主催 情報・人間工学領域研究戦略部　実社会ビッグデータ活用オープンイノベーションラボラトリ
日時
Date		 2020年1月20日 （月）　10時30分 ～ 16時00分（受付開始：10：00）
Monday, Jan 20th, 2020　10：30-16：00
会場
Venue		 東京工業大学　大岡山キャンパス 東工大蔵前会館 くらまえホール
（東京都目黒区大岡山2-12-1）
（交通アクセス）
Kuramae Hall, Tokyo Tech Front (2-12 Ookayama Meguro, Tokyo) 
参加費 無料　
言語 英語（All presentations are given in English）
プログラム
（敬称略）
Program		 Chair: Dr. Ryousei Takano
10：30-10：45　Opening remarks and RWBC-OIL overview　
Dr. Hirotaka Ogawa
10：45-11：00　ABCI:AI　Bridging　Infrastructure
Dr. Hirotaka Ogawa
11：00-11：30　Invited talk1:Zebrafish Neural Activity Maps for Novel Neuromorphic Deep Learning Architectures (tentative)
Dr. Gerald Pao, Salk Institute for Biological Studies/University of California San Diego

11：30-11：40　Q&A

（11：40-13：00　Lunch Break）

(Canceled) Invited talk2:Designing Cloud-native & Data-centric Computing for Gwangju AI Cluster
Prof. Kim JongWon, Gwangju Institute of Science and Technology, Korea

13：00-13：15　Beyond First-Order Optimization in Large-Scale Deep Learning
Kazuki Osawa
13：15-13：20　Q&A

13：20-13：35　iFDK: A Scalable Framework for Instant High-resolution Image Reconstruction
Peng Chen
13:35-13:40　Q&A

13：40-13：55　Global Land use classification from satellite imagery - Collaboration with EC Joint Research Centre -
Dr. Ryosuke Nakamura
13：55-14：00　Q&A

14：00-14：15　Machine Learning and Molecular Simulation on ABCI - Break Through a Bottleneck of Peptide Drug Discovery -
Prof. Yutaka Akiyama
14：15-14：20　Q&A

14：20-14：45　Poster Indexing Session
Each poster presenter will advertise his/her poster.
(1 minute and 1 page per person)
14：45-15：50　Poster Session
22 posters from RWBC-OIL
15：50-16：00　Closing
Dr. Kazuhito Yokoi

Poster Session:
P01 Chen Peng, Efficient 2D-Scan Algorithms on CUDA-enabled GPUs
P02 Hikaru Nakata, Online aware Meta-Learning on Non-IID Mini-Batch Training
P03 Hiroki Kanezashi, Adaptive Pattern Matching with Reinforcement Learning for Dynamic Graphs
P04 Linsho Kaku, Large scale seq2seq training using general language models
P05 Mateusz Bysiek, Python as Intermediate Representation in High-Performance Computing
P06 Ryan Barton, BITFLEX: A Dynamic Runtime Library for Bit-Level Precision Manipulation and Approximate Computing
P07 Toshiki Tsuchikawa, Classification of benchmarks by machine learning using memory access trace
P08 Yuichiro Ueno, Scalable Natural Gradient Descent with Minimal Overhead
P09 Yuji Kuwamura, Fast GPU implementation of a curiosity-driven exploration method for reinforcement learning
P10 Sameer Deshmukh, Distributed Memory Task-Based Block Low Rank Direct Solver
P11 Poliyapram Vinayraj, A Point-Wise LiDAR and Image Multimodal Fusion Network (PMNet) for Aerial Point Cloud 3D Semantic Segmentation
P12 Quentin Jodelet, Transfer Learning with Sparse Associative Memories
P13 Zarina Rakhimberdina, Linear Graph Convolutional Model for Diagnosing Brain Disorders
P14 Hiroki Watanabe, Exhaustive protein-protein interaction prediction using MEGADOCK on a large-scale HPC environment
P15 Kento Aoyama, Multiple HPC Environments-Aware Container Image Con?guration Work?ow for Large-Scale All-to-All Protein-Protein Docking Calculations
P16 Li Jianan, Prediction of plasma protein binding for cyclic peptides by deep learning and molecular docking
P17 Max Druyvesteyn, Improved protein-protein docking using arbitrary docking-derived protein interface predictions
P18 Rin Sato, Development of a single model quality assessment method for protein structure using graph convolution neural network
P19 Satoshi Sugiyama, Development of Membrane Permeability Prediction System for Cyclic Peptide: Large-Scale Molecular Dynamics Simulations
P20 Shunpei Matsuno, Multidomain protein structure prediction using information about residues interacting on multimeric protein interfaces
P21 Erick Mendieta, Natural language understanding in embodied robot navigation
P22 Mikiya Shibuya, Privacy Preserving Visual SLAM
参加申込
Registration		 事前登録制 （Registration）。※1月17日（金）正午まで受付。ただし、定員になった場合は期日前に申し込みを終了させていただきます。
お問い合わせ先
Conbtact		 シンポジウムに関するお問合せは以下にお願いします。
産業技術総合研究所 情報・人間工学領域　シンポジウム事務局
Eメール：ith-symposium-ml*aist.go.jp（*を@に変更して送信下さい。）

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情報・人間工学領域に関するお問合せ

国立研究開発法人 産業技術総合研究所 情報・人間工学領域

〒305-8560　茨城県つくば市梅園1-1-1　中央第1
Eメール：ith-liaison-ml*aist.go.jp（*を@に変更して送信下さい。）


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