参加募集：人工知能学会 第127回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)
開催日
2024年01月20日(土)・21日(日)
※ 情報処理学会 第196回アルゴリズム研究会との合同開催です．
参加申込先
こちらの人工知能学会発表申込フォームより参加申込を行ってください．
※ 現地での参加をご希望の方は「オフライン」，オンラインでの参加をご希望の方は「オンライン」，両方の形態での参加をご希望の方は「ハイブリッド」と備考欄にご記入をお願いいたします。当日に異なる形態でご参加になっても問題ありません．
参加費
当研究会の聴講は無料です．
会場
ハイブリッド開催
オンライン会場はZoom，現地会場は東京大学 本郷キャンパス 工学部六号館 2階 63号講義室（建物の位置）
を予定しています． 今回の発表および聴講については現地参加とオンライン（Zoom）での参加の両方が可能です．
※ Zoomでの参加方法は参加申込者に個別にご案内いたします．
※ 新型コロナウイルスの感染状況によっては，完全オンライン開催へと変更になる可能性があります．
テーマ
「離散最適化と人工知能」
開催趣旨
現実世界で起こる様々な問題は限られた候補の中から最も良いものを選び出す組合せ的問題として抽象化できることが多くあります．そういった問題は原理的には全ての候補を調べることで解くことができますが，問題の規模が大きくなると組合せ爆発によって候補数が膨大になってしまうため単純な方法では現実的な時間で解を求めることができません．人工知能を用いて実社会における意思決定を行っていくには離散最適化の知見に基づいた効率の良い技術の開発が重要となります．そこで今回の研究会では「離散最適化と人工知能」というテーマに関する研究を幅広く募集します．またこれらに限らず，人工知能の基本問題に関する理論や応用の研究発表も歓迎します．
招待講演
招待講演１： 小林 健（東京工業大学）
タイトル
混合整数半正定値最適化問題に対する切除平面法とその周辺
概要
TBD
招待講演２： スッパキットパイサーン ウォラポン（東京大学）
タイトル
局所差分プライバシーの下でのグラフ情報の公開
概要
局所差分プライバシーは、ユーザーのプライバシーを保護するための基準であり、GoogleやAppleなど広く使われている。この基準に従うためには、ユーザーがサーバーにデータを送信する前に、自分のデータにノイズを加える必要がある。これにより、送信中やサーバーに保存されている情報を分析しても、ユーザーの個人データを正確に推測することができなくなる。個人データの推測が不可能になる一方で、データ全体の分析も困難になる。例えば、ノイズが加えられたデータから機械学習モデルを作成する際には、特殊な機械学習アルゴリズムの利用が必要とされている。この講演では、局所差分プライバシーでノイズが加えられたグラフやソーシャルネットワークデータを分析するためのアルゴリズムについて議論する。我々が達成した最新の2つの成果を紹介する。
プログラム
発表時間の目安は，一般発表は25分（20分発表＋5分質疑），招待講演は60分（50分発表＋10分質疑）です．
01月20日 (土)
一般セッション1 (13:00-13:50)
- The Impact of Remote Participation Classes on Secondary School Students in Tokyo (FPAI)
○Shion Hotta, Ichiro Hidaka, Yoshiharu Yamamoto (The University of Tokyo) - 輪番割当6分の5予想の解決 (AL)
○河村 彰星 (京都大学)
（15分休憩）
FPAI:招待講演1 (14:05-15:05)
- TBD
小林 健（東京工業大学）
（15分休憩）
一般セッション2 (15:20-16:35)
- ZDDを用いた分割統治法によるパス数え上げアルゴリズム (AL)
○前田 惠太，岩崎 巧実，藤岡 祐太，塩田 拓海，斎藤 寿樹 (九州工業大学) - ZDDを用いた多様なパス列挙のための近似アルゴリズム (FPAI)
○小田 爽太，中畑 裕，笠原 正治（奈良先端科学技術大学院大学） - 二分決定グラフを用いた時間的グラフにおける最短パスの列挙 (AL)
○安藤 大輝，中畑 裕，笠原 正治 (奈良先端科学技術大学院大学)
（15分休憩）
AL:招待講演1 (16:50-17:50)
- 木幅計算の実用アルゴリズム
玉木 久夫 (明治大学)
01月21日 (日)
一般セッション3 (09:30-10:20)
- List Variants of Packing Problems on Sparse Graphs (AL)
Gima Tatsuya (Nagoya University), Hanaka Tesshu (Kyushu University), Kobayashi Yasuaki (Hokkaido University),Otachi Yota (Nagoya University), Shirai Tomohito, Suzuki Akira, ○Tamura Yuma, Zhou Xiao (Tohoku University) - Shortest Path Reconfiguration with Relaxed Constraints (AL)
○Domon Naoki, Suzuki Akira, Tamura Yuma, Zhou Xiao (Tohoku University)
（15分休憩）
FPAI:招待講演2 (10:35-11:35)
- TBD
スッパキットパイサーン ウォラポン（東京大学）
（昼休み 11:35-13:00）
AL:招待講演2 (13:00-14:05)
- アルゴリズム的問題発見とアルゴリズム的問題解決
岡本 吉央 (電気通信大学)
（15分休憩）
一般セッション4 (14:20-15:10)
- 点重み付きグラフにおける標的集合選択問題に関する研究 (AL)
○鈴木 隆央，鈴木 顕，田村 祐馬，周 暁 (東北大学) - ノード番号操作を基にしたパターンマッチングによる グラフ同型問題解法の提案 (AL)
○高野 茂幸 (富士通株式会社)
研究会資料
研究会資料は発表の有無に関わらず stores にて電子版を購入頂けます．
なお，人工知能学会の学生会員は無料です．
また，それ以外の会員の方は研究会登録による年間購読割引があります．
運営メンバー
主査: 石畠 正和
幹事: 杉山 麿人、栗田 和宏、小島 諒介、鈴木 浩史、伝住 周平
担当幹事: 伝住 周平、栗田 和宏
連絡先アドレス：fpai_kanji[at]sig-fpai.org（[at]を＠に置き換えてください）
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人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて
人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は紙冊子として発行されると同時に，
学会事務局で資料ID（※１）を付与した上で学会文献提供サイト「J-STAGE」上のPDFファイルとして掲載されます．
SIG-FPAIはこちらからご覧いただけます．
発行日(※２)から一年間（エンバーゴ期間）は，PDF閲覧時に認証を求められますが，研究会登録メンバーは無料で閲覧可能です．
認証のための購読者番号やパスワードはオンライン会員情報管理システムにログインし，「学会からのお知らせ」にてご確認下さい．
なお，エンバーゴ期間中，研究会登録メンバー以外の方は，stores にて購入いただけます．
(※１)研究会資料ID付与規則の変更(2021年4月）
研究会資料ID（論文ID）の付与ルールを下記のように統一しました．
- 資料ID：[研究会名略称]-[開催回(3桁)]-[発表順(2桁)]，例：SIG-FPAI-021-03
- 開催回：研究会の通算の開催回数，例：21
- 発表順：当該開催回での論文の発表順，例：3
(※２)紙媒体の奥付に記載された発行日