近年、注目されるAI(Artificial Intelligence)の光学分野への応用が数多く検討されています。今回、日本光学会 AI Optics研究グループ協賛のもと、『AIの光学応用セミナー - 補償光学や画像処理,技術習得サポートまで -』を開催いたします。
 講義では、カメラ光学系のレンズを符号化光学素子に置き換える「レンズレスイメージング」、ニューラルネットワークによる「空間ノイズ抑制」、フェムト秒レーザー加工において収差を1/10程度に低減した「AIを用いた収差補正」といった事例のほか、プログラミング初心者には「AI技術習得サポート」も紹介します。
 光学分野の技術者には、AIの技術動向を的確に察知し、自身の研究や開発に適用するための技術実装が求められます。AIへの対応は、得手不得手を問わずすべての技術者に求められることは明らかであり、AIを使いこなせないばかりに、我が国が持つ光学分野での技術的な優位性を失ってはなりません。
 ぜひこの機会にご参加下さい。

協賛

日本光学会 AI Optics研究グループ

開催日時

2022年10月13日(木)13:00~16:00(聴講者入室:12:45~)

形態

Zoomを用いたWEBセミナー(Zoomウェビナー)
注)本セミナーでは録音・録画、PC画面の撮影、また講演資料の複製・第三者への提供などの行為一切を固く禁じます。

プログラム

講演時間に質疑応答5分程度を含みます。

13:00~13:45

レンズレスイメージングと画像再構成

大阪大学 中村 友哉 氏

コンピュテーショナルレンズレスイメージングとは、カメラ光学系の中にあるレンズを符号化光学素子に置き換えることで、イメージングシステムの薄型化や低コスト化を狙う技術である。やがて来る情報駆動社会に必要とされる光学分野の技術革新の芽のひとつとして注目されている。当該技術は、一見敷居が高く新規参入が難しいようにも思えるが、実は技術としては符号化撮像と画像再構成の組み合わせに過ぎず、多くの研究者や技術者が気軽に新しいアイデアを試すことの出来る技術であると考えている。
本講演では、可能な限り分野外の方にも理解できる程度のレベル感で概要や原理を説明し、その後具体的な計測実験や画像再構成実験の方法について、講演者の経験を元に紹介する。

13:45~14:25

深層ニューラルネットワークを用いたシングルピクセルイメージングによる空間ノイズ抑制

電気通信大学 渡邉 恵理子 氏

シングルピクセルイメージング(SPI)は, 撮像素子の作製が困難な可視域外波長でのイメージングや, 霧や曇りなどの視界不良環境でのイメージングなど様々な展開が期待され, 近年注目されている. しかし, SPIによる高精細画像の取得には物体に符号化パターンを大量に照射する必要があるため, イメージングに時間を要するという課題がある. これまで我々のグループでは, 光相関器とSPIを融合した光相関イメージングを提案し, 高速イメージングが可能であることを実証してきた. さらに, 再構成時に深層学習を適用する手法(Deep Convolutional Auto-encoder Network (DCAN) [C. F. Higham, et al., Sci. Rep. 8, 2369 (2018).])における1層の転置畳み込み層をDeep Convolutional GAN(DCGAN)の生成器[A. Radford, et al., arXiv, 1511.06434 (2015).]の構造を模倣した5層の転置畳み込み層に変更したTime-Fluctuation Noise Suppressible Network(TFNS Network)を提案し, 再構成時に使用することで時間変動する空間ノイズの抑制が可能であることを示してきた[Y. Wada, ISOM2021, Tu-PP-01, (2021).]. さらには,Progressive Growing GAN [T. Karras, et al., arXiv, 1710.10196 (2018).]の段階的に学習させる手法を応用したProgressive Growing TFNS-Network(PG-TFNS-Network)を提案し, より強いノイズでも高精度にイメージングできることをシミュレーションで示してきた. この手法では段階的な学習を行い,損失を一度収束させることで勾配消失問題の影響を低減し,学習精度の向上を目指している.また,PG-TFNS Networkの構造を活かし,超解像ネットワークを変更することでの精度向上も確認した.
本発表では, 我々の実施してきたSPIと深層学習を用いて時間的に揺らぐ空間ノイズを抑制するイメージングシステムに関して,基本的な技術要素を含めて概説する。

14:25~14:35

休憩

14:35~15:15

AIを用いた補償光学とレーザー加工への応用

宇都宮大学 長谷川 智士 氏

レーザー加工における波面収差は,加工の分解能や効率の低下を引き起こす.よって収差補正は,高精度なレーザー加工を行うために重要である.本講演では,ニューラルネットワークにもとづくAIを用いた収差補正によるフェムト秒レーザー加工を報告する.十分に訓練されたAIによって,レーザー加工機に存在する収差が36msの更新速度で予測された.予測された収差にもとづく空間光変調器の制御により,収差が1/10程度に低減された.本手法を収差が存在するフェムト秒レーザー加工に適用した結果,加工形状の歪みが大幅に低減されることを実証した.

15:15~15:55

光学技術者へのAI技術習得サポートに関する取り組み

群馬大学 鈴木 裕之 氏

日本光学会AI Opticsグループでは、AIと光学の融合分野に関する最新研究を紹介する講演会や、AI技術を実装するためのプログラミング講習会など、光学技術者に必要なAI技術を習得するためのサポート活動を行っている。実装技術の習得サポートについては、Zoom上で講師やTAのサポートを受けながらプログラミング技術を学ぶオンライン講習会を実施しており、プログラミング初心者でも深層学習などのAI技術の実装方法を学ぶことができる。
本講演では、まずAI Optics研究グループの活動概要を説明し、AI Optics研究グループがこれまでに開催した初心者、初級者を対象としたAIプログラミング講習会の内容を紹介する。

15:55~16:00

アンケート


参加方法 他

参加方法 10月12日(水)正午までにZOOM招待メールをお送りいたします。
接続テスト 10月13日(木)11:00~11:20
接続確認が終了いたしましたら退出をしていただき、当日12:45になりましたら同様の手順によりご入室ください。
講演資料 10月12日(水)までに順次送信しますZOOM招待メール内に、講演資料のダウンロードURLを記述したしますので、ダウンロードをお願いいたします。
注)配布資料は公開可能な範囲となります。また、資料は複製・コピー、第三者への開示・提供を固く禁じます。

受講料・申込方法ほか

受講料 33,000円(税込)* 講演資料代含む
---複数名申込割引---
同一企業から複数名でお申込みいただいた場合、
2人目以降の方の受講料を半額の16,500円(税込)にさせていただきます。
<複数名でお申込みの場合>
【申込区分】にてお申込みになられる人数を選択し、【同時申込者】にて同時に参加される人数(お申込者を除く)を選択していただきますと、その人数分の記入欄が表示されますので「お名前」「ご所属先」「E-mailアドレス」をご記入ください。
申込方法 下部にあります、お申込みフォームよりお申込み下さい。
受付が完了しましたら下記件名の自動返信メールが届きます。メール内の決済用アドレスより決済を完了させてください。

件名: AIの光学応用セミナー お申込み確認メール【オプトロニクス社】

決済が済みましたら、下記件名のメールが届きます。

件名:【ZEUS】決済完了メール(自動配信)
件名: AIの光学応用セミナー 料金お支払い確認メール【オプトロニクス社】
支払方法 自動返信メールに決済用URLを記載しております。お支払いは10月12日(水)までにお願いいたします。

領収書発行 クレジットカードご決済後、料金お支払い確認メール内に、領収書のURLが記載されていますのでご使用ください。
領収書の宛名は申込フォームの「会社名・団体名」がそのまま反映されます。
申込締切 10月6日(木)
キャンセル規定 お客様のご都合による受講解約の場合は下記のとおり解約金として申し受けます。
10月5日(水)までは受講料の50%、10月6日(木)以降につきましては受講料の全額
お問合せ (株)オプトロニクス社
セミナー内容に関するお問合せ 担当:加納、杉島
支払いに関するお問合せ 担当:光岡
Tel:(03)3269-3550 E-mail:seminar@optronics.co.jp

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