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数学アドバンストイノベーションプラットフォーム終了にあたって 〜Post-AIMaP (πMaP)宣言〜

数学アドバンストイノベーションプラットフォーム終了にあたって
〜Post-AIMaP (πMaP)宣言〜


2017年度に開始された文部科学省科学技術試験研究委託事業数学アドバンストイノベーションプラットフォーム(Advanced
Innovation powered by Mathematics Platform,略称AIMaP)は2022年3月をもって5年間の事業実施期間を終了しました.AIMaPは九州大学マス・フォア・インダストリ研究所(IMI)を幹事拠点,全国12の数学・数理科学研究機関を協力拠点としてオールジャパン体制を築き,潜在する数学・数理科学へのニーズを積極的に発掘し,数学・数理科学研究者との協働による研究を促進する仕組みの構築を目指し,
①重点化連携分野に沿った訴求企画の実施,
②技術相談窓口による数学・数理科学シーズと社会的ニーズのマッチング活動,
③幹事拠点,協力拠点による全国的ネットワーク体制の構築,
という事業を行ってきました.その結果,計13にのぼる拠点間や日本数学会,日本応用数理学会,統計関連学会連合の数学・数理科学系3学会との強固なネットワーク体制が構築され,その上で実施された訴求企画が127件,AIMaPによって開始された(あるいは開始される見込みの出た)数学・数理科学と産業界・諸科学分野との共同研究が71件という成果を得ました.代表的な成果は協働研究事例集として,グラフィックレコーディング等を活用してわかりやすくまとめられております.

 

さて,社会にAI,データサイエンスが浸透し,世界的にデジタルトランスフォーメーションが推進されていますが,その基盤である数学・数理科学もかつてないほどニーズが高まっています.2021年7月に文部科学省より公表されたアジア太平洋数理・融合研究戦略検討会 報告書では,数理科学および数理科学を活用した融合領域研究の重要性が謳われています.特に,イノベーション・産学連携の観点から,数理・融合研究と社会的ニーズを効果的にマッチングするために国内外の研究機関等と連携した研究ネットワークを構築して共創の場とすることが重要と指摘されています.IMIではこの状況に鑑み,AIMaP事業終了後もPost-AIMaP活動(πMaP)として,上述の成果を活用しつつ,引き続き産業界・諸科学分野と数学・数理科学との協働による研究を促進する仕組みの構築に向けて責任を持って取り組んでまいります.具体的には,大学共同利用機関や共同利用・共同研究拠点のリソースを活用するなどして,AIMaPで構築された全国的ネットワーク体制を維持し,訴求活動や共同研究を推進する場を提供します.また,技術相談窓口の活動はIMIが引き続き中心となって行い,ネットワークを利用してマッチング活動を推進します.さらに,ネットワークを拡充して数学・数理科学コミュニティのプラットフォームを構築すべく,数学・数理科学系3学会や協力拠点をはじめとする数学コミュニティと継続的に議論をしてゆきます.

 

また,上記報告書では,アジア太平洋地域における数理科学分野の第三極を形成することが提案されています.IMIはメルボルンのLa Trobe大学にオーストラリア分室を有しており,そこをハブとしてアジア太平洋地域における連携活動をさらに活発に展開します.IMIはまた,産業数学分野においてアジア太平洋産業数学コンソーシアム(Asia Pacific Consortium of Mathematics for Industry, 略称APCMfI)を主導して運営しており,こちらの活動もさらに拡充してゆきます.

 

上記報告書の提言では人材育成の重要性も謳われています.九州大学では,IMIを中心にこれまで行われてきたインターンシップやスタディグループなどの様々な人材育成に資する取り組みをもとに,本格的な異分野連携と柔軟な運営が可能な研究科等連係課程の枠組みをも活用して,2020年度より文部科学省卓越大学院プログラムマス・フォア・イノベーション卓越大学院を運営・実施しています.本プログラムでは国際的に優れた数学力・統計力を知識基盤に,数学モデリングを構築し組織や分野の垣根を越えて各分野で共創して大学でも企業でもイノベーションを創発する卓越した数学博士人材の育成を今後一層推進し,社会からの高いニーズに応えます.こうしたプログラムが国の後押しを受けて実施されていることは,5年間にわたるAIMaP活動の効果が,社会における数学・数理科学人材の拡充といった方面にも表れていることの一つの証であり,IMIはこうした活動にも全力を挙げて取り組んでまいります.
今後とも,Post-AIMaP活動に皆様の暖かいご理解とご支援をどうぞよろしくお願い致します.

 

九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所
所長 佐伯 修              

 

九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
Post-AIMaP事務局
〒819-0395 福岡市西区元岡744
Tel: 092-802-4494
Email: office@aimap.imi.kyushu-u.ac.jp

 

2022年4月1日 制定
2022年5月16日 修正公開

AIMaPニュースレター第5号(最終号)を発行しました

AIMaP拠点(ノウハウ)事例集を発行しました

AIMaP拠点(ノウハウ)事例集を発行しました.

 

AIMaP 協働研究事例 マップ(ホームページ)

AIMaPニュースレター第5号(最終号)(ダウンロード) 

 

 

【森重文×坂上貴之 特別対談】 数学は社会でどういきている?ー数学研究の本質を探る を開催しました(2022年3月12日(土))

【森重文×坂上貴之 特別対談】
 数学は社会でどういきている?ー数学研究の本質を探る

■日時:2022年3月12日(土) 13:00 ~ 14:30
■会場:ZOOM、定員:500名
■参加費無料、要申込
■イベント詳細は下記ウェブページをご覧ください。

https://aimap.imi.kyushu-u.ac.jp/wp/event/2021p011/

“Data Science for Quality” 産官学連携シンポジウム を開催しました

“Data Science for Quality” 産官学連携シンポジウム

【趣旨】
統計数理研究所長 椿広計の2021年度デミング賞本賞の受賞を記念して
シンポジウムをオンラインにて開催します。激動する社会に資する
品質の確立に向けて、データサイエンスをどのように位置づけるかを
議論し、日本のモノつくり・コトつくりの今後を考えます。

【開催日時】
2022年3月27日(日)14:00-18:00

【形式】
オンライン(Zoomウェビナー登録制、参加無料)

【参加登録】下記よりご登録下さい。
https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_YE6kGHsORceDB-V0_aLM7A

【対象】
企業・大学・初中等教育関連・官公庁等でデータサイエンス・品質・
産官学連携に興味を持つ方。

■イベント詳細は下記ウェブページをご覧ください。
https://aimap.imi.kyushu-u.ac.jp/wp/event/p010/

AIMaP公開シンポジウム 「数学イノベーションは社会を変革できるのか~AIMaP成果と今後の戦略的展開~」を開催しました

 

 AIMaP公開シンポジウム 
「数学イノベーションは社会を変革できるのか        
            ~AIMaP成果と今後の戦略的展開~」

を開催します

■日  時:2022年3月10日(木)13:00~17:30

■開催方法:オンライン(Zoomウェビナー)

■事前参加登録制:
↓お申し込みはこちらから↓
https://us06web.zoom.us/webinar/register/WN_Z4FT6LRxRdKO6rgobRwhDw

■イベント詳細は、下記ウェブページをご覧ください。

https://aimap.imi.kyushu-u.ac.jp/wp/event/2021k001a/

https://aimap.imi.kyushu-u.ac.jp/special21/

ポスター

リーフレット

 

諸分野・企業からみた数理科学との連携 を開催しました(2022年2月16日(水))

【オンライン開催】諸分野・企業からみた数理科学との連携

 

■日  時:2022年2月16日(水)12:55~17:55

■開催方法:Zoomによるオンライン開催

■webサイト(詳細プログラムはこちらからご覧ください。)

http://mmc01.es.hokudai.ac.jp/MSC202201/index.html

■事前参加登録が必要です。下記サイトよりご登録をお願い致します。

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeFaQ7CaeCo_WNr28WOJGI4U289Iy51VOpG4FwQfvKa8E4h_g/viewform

 

2021年度スタディグループ1 第2回「機械学習による業務用食材の出荷量予測」を開催します(2022年1月20日(木))

2021年度スタディグループ1
第2回「機械学習による業務用食材の出荷量予測」

実データを用いた出荷数量予測

を開催します。

■課題提言者:株式会社マルト水谷    
                      宮下 仁 氏
         上嶋 健太  氏

■開催日時:2022年1月20日(木)15:00~17:00

■開催場所:名古屋大学理学部A館4階 A440号室

■参加方法:オンライン参加をご希望の方は以下の連絡先にメールにてお申込ください。

■連絡先:名古屋大学大学院多元数理科学研究科 事務室
     〒464-8602 名古屋市千種区不老町
     e-mail:miyata.yuki@math.nagoya-u.ac.jp
     

■ポスタ-:PDF

 

 

 

 

数理科学・計算科学の産学連携 ― 数理最適化の現在と未来 を開催します

【ハイブリッド開催】数理科学・計算科学の産学連携
 ― 数理最適化の現在と未来 を開催します。

■日時:2022年2月4日(金) 13:00 ~

■ハイブリッド開催:京都大学 数理解析研究所420号室+オンライン
 ※社会状況を鑑み、開催形式を変更する可能性がございます。
  その場合は改めてご案内させていただきます。

■事前登録制:2月3日正午までに事前登録をお願いいたします。
イベント詳細は下記ウェブページをご覧ください。
https://aimap.imi.kyushu-u.ac.jp/wp/event/2021a010/

 

データサイエンスにおける産学連携シーズ  〜森林産業における数理モデルの展開〜  ROIS・統数研 産学連携・知的財産セミナー

データサイエンスにおける産学連携シーズ
〜森林産業における数理モデルの展開〜
ROIS・統数研 産学連携・知的財産セミナー

■日時 2022年2月18日(金)14:00〜16:00  
■形式 オンライン (Zoomウェビナー、1,000名まで)
■参加無料・要申込
■イベント詳細は下記ウェブページをご覧ください。
https://aimap.imi.kyushu-u.ac.jp/wp/event/2021p009/