Presented at Journal Paper Track, The Web Conference, Lyon, France, April 15, 2018
https://doi.org/10.1145/3184558.3186234
Abstract: Linked Open Data (LOD) technology enables web of data and exchangeable knowledge graphs through the Internet. However, the change in knowledge is happened everywhere and every time, and it becomes a challenging issue of linking data precisely because the misinterpretation and misunderstanding of some terms and concepts may be dissimilar under different context of time and different community knowledge. To solve this issue, we introduce an approach to the preservation of knowledge graph, and we select the biodiversity domain to be our case studies because knowledge of this domain is commonly changed and all changes are clearly documented. Our work produces an ontology, transformation rules, and an application to demonstrate that it is feasible to present and preserve knowledge graphs and provides open and accurate access to linked data. It covers changes in names and their relationships from different time and communities as can be seen in the cases of taxonomic knowledge.
We propose Crop Vocabulary(CVO) as a basis of the core vocabulary of crop names that becomes the guidelines for data interoperability between agricultural ICT systems on the food chain. Since a single species is treated in different ways, there are many different types of crop names. So, we organize the crop name discriminated by properties such as scientific name, planting method, edible part and registered cultivar information. Also, Crop Vocabulary is also linked to existing vocabularies issued by Japanese government agency and international organization such as AGROVOC. It is expected to use in the data format in the agricultural ICT system.
Presented in 45th Asia Pacific Advanced Network (APAN45) Meeting, Singapore (2018)
Presented as the invited talk at International Workshop on kNowledge eXplication for Industry (kNeXI2017). In this talk, I explain the experience and lesson learnt how to build ontologies. I am currently building the agriculture activity ontology (AAO). It describes classification and properties of various activities in the agriculture domain. It is formalized with Description Logics.
Presented at the Interest Group on Agricultural Data (IGAD) ,3 April, 2017, Barcelona, Spain
Abstract: n this talk, we present the current status of our agriculture ontologies that are developed to accelerate the data use in agriculture.
The agriculture activity ontology formalizes the activities in agriculture. We have developed it for three years. Now we are developing its applications. One application is to exchange formats between different farmer management systems. Another ontology is the crop ontology that standardizes the names of crops. The structure is simple but has links to many other standards in distribution industry, food industry and so on.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
Presented at Journal Paper Track, The Web Conference, Lyon, France, April 15, 2018
https://doi.org/10.1145/3184558.3186234
Abstract: Linked Open Data (LOD) technology enables web of data and exchangeable knowledge graphs through the Internet. However, the change in knowledge is happened everywhere and every time, and it becomes a challenging issue of linking data precisely because the misinterpretation and misunderstanding of some terms and concepts may be dissimilar under different context of time and different community knowledge. To solve this issue, we introduce an approach to the preservation of knowledge graph, and we select the biodiversity domain to be our case studies because knowledge of this domain is commonly changed and all changes are clearly documented. Our work produces an ontology, transformation rules, and an application to demonstrate that it is feasible to present and preserve knowledge graphs and provides open and accurate access to linked data. It covers changes in names and their relationships from different time and communities as can be seen in the cases of taxonomic knowledge.
We propose Crop Vocabulary(CVO) as a basis of the core vocabulary of crop names that becomes the guidelines for data interoperability between agricultural ICT systems on the food chain. Since a single species is treated in different ways, there are many different types of crop names. So, we organize the crop name discriminated by properties such as scientific name, planting method, edible part and registered cultivar information. Also, Crop Vocabulary is also linked to existing vocabularies issued by Japanese government agency and international organization such as AGROVOC. It is expected to use in the data format in the agricultural ICT system.
Presented in 45th Asia Pacific Advanced Network (APAN45) Meeting, Singapore (2018)
Presented as the invited talk at International Workshop on kNowledge eXplication for Industry (kNeXI2017). In this talk, I explain the experience and lesson learnt how to build ontologies. I am currently building the agriculture activity ontology (AAO). It describes classification and properties of various activities in the agriculture domain. It is formalized with Description Logics.
Presented at the Interest Group on Agricultural Data (IGAD) ,3 April, 2017, Barcelona, Spain
Abstract: n this talk, we present the current status of our agriculture ontologies that are developed to accelerate the data use in agriculture.
The agriculture activity ontology formalizes the activities in agriculture. We have developed it for three years. Now we are developing its applications. One application is to exchange formats between different farmer management systems. Another ontology is the crop ontology that standardizes the names of crops. The structure is simple but has links to many other standards in distribution industry, food industry and so on.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
1. 人工物の価値と人,社会
ー人工物から価値への道(スケッチ2)-
武田 英明
東京大学 人工物工学研究センター
takeda@race.u-tokyo.ac.jp
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
2. 目次
人工物工学研究センター
価値創成イニシアティブ(住友商事)寄付研究部門について
人工物と価値に関する初歩的考察
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
3. 価値創成イニシアティブ(住友商事)寄付研究部門
2005年12月1日発足
教授:武田 英明
(准教授:藤井 信忠)[現神戸大学]
助手:鈴木 正昭,竹中 毅,福原 知宏,森下 壮一郎
客員研究員:歌原 昭彦(住友商事)
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
4. 価値創成イニシアティブ(住友商事)寄付研究部門
21世紀初頭の現在、国や地域を超えた地球規模での経済活動、いわゆるグ
ローバリゼーションの進行に伴い、価値観が多様化し固定的な価値観に基
づく活動は変更を余儀なくされている。そして、価値がいまや操作対象と
なり、いかに新しい価値観を生み出すかが経済活動のひとつとして認めら
れつつある。
このような価値観の流動化は人工物の設計、生産、利用と深い関わりをも
つ一方で、価値観は存在する人工物や組織といった環境の中での人々の活
動によって形作られる。すなわち、存在する人工物の体系が価値観を育
み、人工物の多様化は価値の多様化と相互に関係している。
人々の作る組織も同様な関係をもっている。現在、組織構造は旧来の階層
的かつ固定的構造から自律分散かつ動的なネットワーク構造へと急速に変
化を遂げている。多様な価値を許容しうる構造が必要であり、またそのよ
うな構造がまさに新しい価値観を導いている。
以上のような見地から、価値を人工物の体系、人々の関係構造、そしてそ
の両者を結びつける設計、生産、利用という活動と相互依存のものと位置
づけ、新たな価値創成が可能なシステムを見出すことを目指す。
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
5. 価値創成とは
一つの価値観から複数の価値観の交錯へ⇒価値観の不安定化
価値観の操作可能性
複数の価値観から新しい価値観の合成へ
価値創成のメカニズム
(価値のシステム) (価値のシステム)
(価値のシステム)
人のネットワーク 人のネットワーク 人のネットワーク
人工物のシステム 人工物のシステム 人工物のシステム
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
6. 人工物との価値をなぜ探求するか
新しい人工物創造の必要性
人工物自身の変化
実体からデジタルへ
実体からサービスへ
環境の変化
地球環境の限界
物質を源泉とする価値の考え方から人・社会をも源泉とする
価値へ
既存の工学的アプローチからの脱却
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
7. 今回の企画について
人工物から価値の問題を考える
人工物から考える
人工物の多面性を明らかにする
講演者
武田:工学,情報学
佐藤浩司先生:民族学,建築学
佐藤仁先生:国際開発学
竹中毅:情報学,心理学
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
8. 人工物と価値に関する初歩的考察
~人工物と人・社会~
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
9. 人工物の関係性
地球社会
人 社会 生産者
機能
もの
実体,属性
物理世界
地球社会
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
10. 人と社会との関連性からみる人工物の価値
人工物と人の関係
人工物と社会の関係
人 社会
機能
もの
実体,属性
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
11. 人と人工物の関係
ものの特性 3つの基本的な関係性
機能 道具としてのもの
属性 環境としてのもの
相手としてのもの
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
12. 道具としてのもの
自己の能力の拡張としてのもの
機能:拡張された能力
機能の多様性:
能力の可能性の表現
属性:身体との親和性
属性の多様性:
我々の違いの表現
機能
属性
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
13. 機能の分化,高度化
機能性
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
14. かたち,スタイルの変異
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
15. 環境としてのもの
建物(家,ビル,ホール...),道,橋,街,都市…
我々の住処としてのもの
機能:行動の拡張
遠くへ,高く…
機能の多様性
行動の多様性
属性:生活の実現
Placeness:
機能
ホームとしての感覚
文化的継続性 属性
属性の多様性:
人それぞれは安定
文化によって多様性 Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
Value Creation
16. 美しい風景,醜い風景
悪い景観 100景
http://www.utsukushii-keikan.net/10_worst100/worst.htmlRACE / The University of Tokyo
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) /
17. 相手としてのもの
人の仲間としてのもの
自動機械,コンピュータ,ロボット,エージェント,アン
ドロイド…
機能:相手としての能力
我々と一緒にやっていける能力
我々を超える能力
属性:仲間としての親和性
類似性
非類似性
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
18. Media equation
人はなぜコンピューターを人間として扱うか?
人間はコンピュータを無意識に人と同等に扱ってしまう.
人と人の間で成り立つ関係が人とコンピュータの間でも成
り立つ
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
19. 人としてのもの
Media Equation
人は無意識にメディアを人として扱う
人工物としての課題
エージェントとしての人工物
いかに適切に“人”と認知させるか
「いかに“人”と認知させるか」ではない
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
21. 人工物の価値≠そのものの価値
人工物の個別価値
人工物そのものと利用者で決まる価値
価値
利用者
人工物
属性 機能
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
22. 人工物の社会的価値
人工物の社会的価値
他の人工物や
利用者を含めた価値 価値?
利用者
人工物
属性 機能
社会
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
23. 社会的価値1:物理的相互作用的価値
他の同種の人工物の関係で価値が決まる
例:fax, internet
物理的相互作用価値
利用者
人工物
属性 機能
同種の人工物群
社会
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
24. 社会的価値:社会的相互作用価値
同種の人工物の利用者によって決まる価値
例:ブランド品
社会的相互作用価値
同種のユーザ
利用者
人工物
属性 機能
同種の人工物群
社会
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
25. 例:映画の価値は二つ?
社会的相互作用価値
同種のユーザ
利用者 個別的価値
人工物
属性 機能
同種の人工物群
社会
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
26. 社会的価値:
ライフスタイルに基づいた価値
社会
ライフスタイルA
ライフスタイルB
同種のユーザ
利用者
人工物
属性 機能
同種の人工物群
ライフスタイルC
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
28. 人 社会 生産者
機能
もの
実体,属性
http://www.tanomi.com/food_sample/
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
29. 研究のアプローチ
工学的アプローチ
ほどほどのモデル ,理論 (c.f. 科学におけるモデル,理論)
計測可能
操作可能
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
30. 研究のアプローチ
価値の研究
工学的アプローチ
(ほどほどの)モデル・理論,計測可能,操作可能
モデル:
インターネット情報流通
エージェント・シミュレーション
経済モデル
…
フロンティアにおける人工物の価値の探求
デジタル化人工物
サービス化人工物
ライフスタイル志向社会
共創型社会 Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo
31. まとめ
人工物の価値の研究の必要性
人工物と人の関係性
人工物と社会の関係性
人工物の価値の工学的アプローチ
Value Creation Initiative (Sumitomo Corporation) / RACE / The University of Tokyo