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産業制御システムの敵対的攻撃に耐えるエッジ耐障害性機械学習アンサンブルの開発 (Development of an Edge Resilient ML Ensemble to Tolerate ICS Adversarial Attacks)

田中専務拓海先生、わが社の設備でも機械学習を導入した方がいいと言われているのですが、そもそも工場の制御系に使って大丈夫なんでしょうか。何か特に注意すべき点はありますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！工場の制御系に機械学習を入れるときは、まず安全性と信頼性が最優先です。今日扱う論

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物体検出のためのエッジオフロード意思決定最適化（Optimizing Edge Offloading Decisions for Object Detection）

田中専務拓海先生、お忙しいところすみません。最近、現場から「カメラで拾った映像を全部クラウドに上げればいいのでは」と言われるのですが、帯域やコストが気になります。これって実際どう考えればいいでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要するに、全部上げるとコストと遅延が増えますか

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組み込みコンピューティング向け効率的深層学習基盤（Efficient Deep Learning Infrastructures for Embedded Computing Systems）

田中専務拓海先生、お時間ありがとうございます。部下に『組み込み機器にもAIを』と言われているのですが、論文が山ほどあって何が肝心か分かりません。要するに、うちの現場に役立つ技術はどれでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。結論を先に

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車両ネットワークを保護するニューラルネットワークベースの異常検知システムとセーフティプロトコル（A neural-network based anomaly detection system and a safety protocol to protect vehicular network）

田中専務拓海さん、お忙しいところ恐縮です。最近、うちの若手から車両の通信にAIを使った安全対策を導入すべきだと聞きまして、正直ピンと来ておりません。今回の論文は何を変えるものなのですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、必ず分かるように噛み砕いてお話ししますよ。要点は三つで

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FAMES: 低ビット幅量子化DNNへの高速近似乗算器置換（FAMES: Fast Approximate Multiplier Substitution for Mixed-Precision Quantized DNNs—Down to 2 Bits!）

田中専務 拓海先生、お世話になります。最近、部下から『低ビット幅の量子化（quantization）でAIをもっと省電力にできる』と聞きましたが、正直ピンと来ません。2ビットって実務で意味ありますか？ AIメンター拓海 素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つで整理しますよ。結論は、2ビット

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6Gネットワークにおけるセマンティックエッジコンピューティングとセマンティック通信：統合的調査と研究課題（Semantic Edge Computing and Semantic Communications in 6G Networks: A Unifying Survey and Research Challenges）

田中専務拓海先生、最近社内で「セマンティックエッジ」だの「セマンティック通信」だの聞くんですが、正直ピンと来なくてして。要するに設備投資に見合う効果が出るのか、そこが気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。まずは結論だけ端的に言うと

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IoTにおける大規模モデルの分割知識蒸留（Split Knowledge Distillation for Large Models in IoT）

田中専務拓海先生、最近「大規模モデルをIoT向けに落とし込む」って話を聞くのですが、現場に関係する話なので要点を教えていただけますか。うちの現場でも使えるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できるだけ平易に説明しますよ。今回の論文は大規模モデル（Large Mo

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スパイキングニューラルネットワークにおけるラベル偏りの活用（Exploiting Label Skewness for Spiking Neural Networks in Federated Learning）

田中専務拓海先生、最近「スパイキングニューラルネットワーク」とか「フェデレーテッドラーニング」が話題だと聞きまして。現場からは『エッジ機器でAIを動かしたいが、データは各拠点に分かれている』という相談が増えています。うちでも導入検討すべきでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね

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コットン葉の病害分類を効率化するパラメータ効率型深層学習フレームワーク（Improved Cotton Leaf Disease Classification Using Parameter-Efficient Deep Learning Framework）

田中専務拓海先生、最近部下が『軽量なAIモデルで現場運用が可能』という話を持ってきてまして、要するに何が変わるのか一言で教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大きく分けて三つのポイントです。まず高精度で病葉を判別できること、次に機器の負担が小さく現場で動くこと、最

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メモリと実行時間を最適化する資源効率の良いトランスフォーマーアーキテクチャ（Resource-Efficient Transformer Architecture: Optimizing Memory and Execution Time for Real-Time Applications）

田中専務拓海先生、最近部署で「軽いトランスフォーマーを使えば現場端末でAIが動く」と言われているのですが、本当でしょうか。現場では端末のメモリも小さいし、速度も命なんです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できる可能性は高いですよ。今回の論文はまさにメモリ使用量と実行時間を

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