Zoomを使ったライブ配信セミナー

AI搭載システムの機能安全規格適合方法

～安全/安心なシステム実現のための設計・評価のポイントを学ぶ～

オンライン開催

概要

本セミナーでは、講師が研究事業で獲得した知見を踏まえ、機能安全の基礎や考え方、AI搭載システムの安全実現上の課題、AI搭載システムの機能安全適合方法などについて解説いたします。

開催日

2020年10月8日(木) 10時30分～ 16時30分

受講対象者

安全性を重視しなければならないシステムにAIを取り入れる設計者の方
AI搭載システムの機能安全対応方法について関心をお持ちの方
機能安全の基礎を学習したい方

修得知識

AI搭載システムを機能安全規格に適合するための設計・評価手法
機能安全開発の基礎とポイント
従来システムとAI搭載システムの違い
AI搭載システムを安全論証する際の技術課題
安全性を重視しなければならないシステムにAIを取り入れる際に活用できる知識

プログラム

　近年、多様なセーフティクリティカルシステムでAIが活用され、サービスの変革が進行しています。代表例の1つである自動運転システムでは、人工知能 (AI) の誤判断が原因で自動車の誤制御が働き、事故につながるケースが報告されています。そのため、AIを搭載したセーフティクリティカルシステムの安全性を示すことが技術課題となっています。これに対し当社では、AI搭載システムを機能安全規格適合するための研究事業を実施してまいりました。
　本セミナーでは、研究事業で獲得した知見を踏まえ、機能安全の基礎や考え方、AI搭載システムの安全実現上の課題、AI搭載システムの機能安全適合方法などについて解説します。

講義項目

AI搭載システムの特徴と安全面の課題
1. さまざまなAI搭載システム
2. さまざまなAIの種類
3. 従来システムとAI搭載システムの違い
4. AI搭載システムの安全上の課題
機能安全の概要～身近な危険事例から～
1. 機能安全誕生の背景
2. 機能安全の概要
3. 従来の安全設計
4. 従来開発と機能安全開発の違い
機能安全で要求される安全設計のポイント
1. ハザード分析&リスク評価 (H&R) と安全分析
2. ハードウェアに対する故障診断手法
3. ハードウェアメトリクス評価
4. ソフトウェアに対する故障診断手法
機能安全で要求される安全プロセスのポイント
1. 機能安全で要求されるプロセスとは
2. トレーサビリティ管理とは
3. 安全性論証に必要な文書化の方法
AI搭載システムの機能安全適合方法
1. AIは機能安全規格で非推奨
2. AI搭載システムの技術安全コンセプトパターン
3. AI搭載システムの技術安全コンセプトの比較
まとめ

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講師

森川聡久氏
株式会社ヴィッツ機能安全開発部

取締役 / 部長

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主催

株式会社トリケップス

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。

(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様

: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)

1口

: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、視聴環境をご確認いただき、ミーティングテストにて動作確認をお願いいたします。
開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。電子媒体での配布はございません。
開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
印刷物は後日お手元に届くことになります。
ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

本セミナーは終了いたしました。

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開始日時		開催方法
2025/3/5	Pythonプログラムにおける高速化と大容量データの扱い	オンライン
2025/3/7	自動運転用各センサの特徴・役割とセンサフュージョンの最新動向	オンライン
2025/3/7	エッジAIの実現に向けた課題、展望と産業応用事例	オンライン
2025/3/7	スペクトル・イメージデータへの機械学習の応用	オンライン
2025/3/10	エンジン排気CO2回収技術の国内外における研究開発動向	オンライン
2025/3/11	Sm-Fe系磁石の特性向上、焼結技術とモーターへの応用	オンライン
2025/3/11	Pythonプログラムにおける高速化と大容量データの扱い	オンライン
2025/3/12	次世代太陽電池 (有機薄膜、ペロブスカイト) の基礎・課題・技術動向	オンライン
2025/3/13	画像認識技術入門	オンライン
2025/3/17	時系列データ分析の基礎と実務への応用	オンライン
2025/3/19	Pythonを用いたケモインフォマティクス入門	オンライン
2025/3/19	ベイズ統計を利用した機械学習:基礎と実践	オンライン
2025/3/24	予測AI/生成AIを製造現場で活用するためのデータ収集、蓄積と構造化のポイント	オンライン
2025/3/26	ベイズ推定の基礎およびPythonを用いたデータ解析	オンライン
2025/3/26	マテリアルズインフォマティクス (MI) の最新動向と小規模データ駆動型MIの展開	オンライン
2025/3/27	欧州ELV規則案の解説と自動車、家電分野のプラスチックリサイクル技術動向	オンライン
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2025/3/31	SAF (持続可能な航空燃料) の製造技術と国内外の最新動向	オンライン
2025/4/2	ベイズ推定の基礎およびPythonを用いたデータ解析	オンライン
2025/4/4	自動車、EVにおける熱マネジメント技術の動向と要素技術の解説、今後の展望	オンライン

発行年月
2021/7/30	マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14	AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30	人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28	AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2021/4/13	GAFA+Mの自動運転車開発最前線
2021/1/31	次世代EV/HEV用モータの高出力化と関連材料の開発
2020/12/25	次世代自動車の熱マネジメント
2020/8/11	化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31	生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30	生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26	ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24	リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/12/13	2020年版次世代自動車市場・技術の実態と将来展望
2019/1/31	センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/12/14	2019年版次世代自動車市場・技術の実態と将来展望
2018/11/30	EV・HEV向け電子部品、電装品開発とその最新事例
2018/6/30	ADAS・自動運転を支えるセンサーの市場動向
2018/5/31	“人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
2018/4/12	自動車用プラスチック部品の開発・採用の最新動向 2018
2017/11/17	2018年版燃料電池市場・技術の実態と将来展望

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