大阪大学MMDS主催Study Group：「数理・データ科学が切り拓く人材育成の未来」

【マルチマテリアル産業へ向けての数理とデータサイエンス】

■日時 ：2019年 2月5日（火）～ 2月7日（水）

■会場 ：大阪大学豊中キャンパス   
　　　　 基礎工I101A, I202, 基礎工学部国際棟セミナー室

■研究会ウェブページ ：
http://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/workshop.php?id=60

■趣旨 ：
今回のスタディグループでは，包括的なData Science技術を導入しダイセルポリマー株式会社の
特許技術であるDLAMP（ディーランプ、金属／異種材料接合技術）の性能評価を社員と共に材料や
数理・データ科学を専門とする学生・教員が議論する．それにより，製品の信頼性向上に
役立たせるための，より客観的な評価手法を提案することを目指すものとする．

Data Science・Multi-Material・Industryのどれかに関心・興味のある方は是非，
ご参加下さい！

■プログラム：

1日目：
13:00-18:00 基礎工学部国際棟セミナー室に集合
　課題提示，グループワーク開始

2日目：
10:00-11:00 招待講演　
　高石武史氏（武蔵野大学工学部）
　「エネルギー勾配流によるき裂進展モデルの導出とその応用について」
11:00-12:30 招待講演　
　中田一博氏（大阪大学接合研究所）
　「金属と樹脂との異種材料接合とその接合機構について」
12:30-13:00 昼食休憩
13:00-14:00 招待講演
　宇野 孝之氏（ダイセルポリマー（株）　広畑工場技術開発センター）
　「金属/異種材料接合技術「DLAMP」について」

14:00-18:00 グループワーク

3日目：
10:00-12:00 グループワーク
13:00-15:00 成果発表
16:00- 交流会

【神経応答と脳波のデータ解析】

■日時 ：2019年 2月5日（火）～ 2月7日（水）

■会場 ：大阪大学豊中キャンパス 基礎工学研究科 I棟204, 202

■研究会ウェブページ ：
http://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/workshop.php?id=62

■趣旨 ：
スタディグループは，産業界や諸科学で生じる個別具体的な課題について，
当該分野のエキスパートと共に一定期間集中的に議論する「課題解決型研究集会」です．

今回は神経生理学・脳認知科学に関わる以下の2つのトピックについて，
それぞれスタディグループを実施します．

トピック1
「外側膝状体（LGN）と第一次視覚野（V1）ニューロンの同時計測スパイクデータの解析」
相互情報量に基づく画像の高次統計量の符号化特性．状態空間モデルによる活動パターンの分類．
深層学習によるデコーディング．

トピック２
「ワーキングメモリ課題遂行中の脳波データの解析」
脳波の時間周波数解析に基づく脳波リズムと課題負荷との関係の同定．主成分回帰や
部分最小二乗法などの次元削減法による脳波データからの課題負荷量のデコーディング，
およびその精度について深層学習手法との比較．

■プログラム：
2019年2月5日（火）14:00 チュートリアル・課題提示
2019年2月6日（水）グループワーキング
2019年2月7日（木）11:00-12:00 グループ発表

■採択番号 ：2018A012

■主催 ：
大阪大学　数理・データ科学教育研究センター

■共催 ：
文部科学省委託事業
「数学アドバンストイノベーションプラットフォーム(AIMaP)」