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12/2(水) 12:30-13:20
Turn images into knowledge
〜イメージ・インテリジェンス―画像から知識を抽出する〜
Definiens AG Colin Blackmore（コリン・ブラックモア）氏から講演者がDr. Daniela Schutte 氏に変更になりました。
●講演者プロフィール：英国ケンブリッジ大学卒業後、リバプール大学にて細胞生理学にて博士号を取得。その後ケンブリッジ大学にて薬物抵抗の細胞メカニズムの研究プロジェクトに従事PerkinElmer社にてLive Cell Imaging 製品にまつわる研究・開発・マーケティングの業務に携わった後、2006年にDefiniens社に入社。北ヨーロッパの営業技術部門のマネージャーに就任。
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| ●概要：独Definiens社が提供するイメージ・インテリジェンス・テクノロジー”Cognition Network Technology”はノーベル物理学賞受賞者ゲルト・ビーニッヒ教授らによって開発されました。画像から知識を抽出するという人間の強力な認知・判断のプロセスをエミュレートします。微細な細胞の構造から衛星画像までスケールを問わず、画像解析のあらゆるタスクを可能とし、より高度な要求への対応、タスクの迅速化、よりよい意志決定を実現します。 |
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12/3(木) 12:00-12:50
「マシンビジョンソフトウェア技術革新で開かれる機会」
MVTec Software GmbH Dr. Olaf Munkelt
●講演者プロフィール：MVTec Software GmbHの共同創業者であり、代表取締役を務める。カールスルーエ大学で、数学、コンピューターサイエンス、電子工学を学び、1989年学位取得後は、ミュンヘン工科大学に移り、1994年にコンピューターサイエンスの博士課程を修了。専門課程在籍中の1994年から97年には、バイエルン研究センターでFORWISSの研究グループリーダーの助手を務めた。現在、VDMAのマシンビジョングループの理事として、グローバルマーケットにおける、マシンビジョン技術のさらなる普及に向けた活動を行っている。
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| ●概要：標準的なマシンビジョンソフトウェアは、シンプルと先進の鍵であり、顧客の要求により急激な変化をすることもある。顧客に適切なソリューションを提供するために、事実として、マシンビジョンソフトウェアは、マルチコアアーキテクチャーのようなPC技術の最近の改良に影響し、また、マルチオペレーティングシステムをサポートしている。 しかも、アルゴリズムや画像処理において、標準的なマシンビジョンソフトウェアは、ラインスキャンカメラのキャリブレーションやシングルカメラでの3Dマッチングなどを可能にすることで、新しいビジネスの機会を開拓している。 ハイライトとして、ロボティックスにおけるビンのピッキング、半導体産業におけるワイアボンディングのような異なるアプリケーションに役立つ技術革新がいかに重要であるか、また技術革新こそがマシンビジョンにとって、もっとも重要な産業での未来の成功の鍵となることを明らかにする。 |
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12/3(木) 13:30-14:20
「脳機能を画像化する」
株式会社日立製作所 役員待遇フェロー 独立行政法人科学技術振興機構 社会技術研究開発センター
小泉 英明
●講演者プロフィール：東京大学教養学部基礎科学科卒業 （1971）。 同年日立製作所入社。 東京大学に博士論文を提出し理学博士 (1976)。日立製作所基礎研究所所長 (1999 -2001)、同研究開発本部技師長 (2003-2004) を経て、2004年から現職. この間、カリフォルニア大学ローレンス・バークレー研究所客員物理学者、東京大学総合文化研究科や先端科学技術研究センター他の客員教授、国立環境研究所監事、日本神経科学会並びに日本化学会他の理事、日本分析化学会会長などを歴任。 大河内賞（3回)・科学技術庁長官賞 （2回） ・日経BP技術賞大賞他受賞。ローマ法王庁科学アカデミー創立400周年記念にて招聘講演。
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| ●概要：“ブレイン・マシン・インタフェイス（BMI）”という言葉が、新聞紙上にも登場し始めています. 人の脳の活動から直接生じる信号から人の意図するところを読み取り、機械を操作する技術です. 人の脳機能（五感）を画像化することで、新しい可能性が拓けてきている現在を、応用脳科学者が社会・教育を通して語ります. 小泉氏は、1986年に国産初の超電導MRIを製品化した開発プロジェクトのリーダ. 1992年には機能的MRI装置を開発し、「想像」など人間の精神活動を含む高次脳機能の画像化を実現しました. さらに、1995年に開発した光トポグラフィ（近赤外分光測定装置）は、光を用いて大脳皮質の血流量を測定する安全な装置です. 特別な測定環境を必要とせず、被験者を束縛しないために、自然な状態で脳機能を測定することができ、多方面での活用が期待されています. |
