【日時】2022年2月25日（金）16:00~18:00
【場所】Zoomミーティング
【プログラム】
開会挨拶（16:00~16:05）
講演１（16:05~16:55）
講師：山本 寛 氏（立命館大学）
題目：社会問題解決のための実践的IoTシステムの研究開発
概要：現実世界における様々な社会問題を解決するために、多様なIoT (Internet of Things)システムの研究開発が進められている。 IoTシステムが正しく機能するには、 現実世界における人・モノ・場所の状態を観測するセンシングの機能が、その観測結果を解析するプロセッシング機能と正しく連携できるシステム設計が必要不可欠である。 しかし、機能同士の連携に利用できるネットワークは地域や課題により異なり、クラウド/エッジコンピューティングの利用など柔軟なシステム設計が求められる。本講演では、 講演者が社会問題の解決のために研究開発した様々なIoTシステムを紹介し、そのシステム設計の特徴について解説する。
休憩（16:55~17:05）
講演２（17:05~17:55）
講師：Xiao-Yi Zhang 氏（国立情報学研究所）
題目：Finding “Interesting” Scenarios: Search-based Testing for Autonomous Driving Systems
概要：Nowadays, personal mobility and goods transportation are undergoing a significant transformation thanks to autonomous driving. However, errors in Autonomous Driving Systems (ADS) may lead to disruptive economic damages, even the loss of human lives. Therefore, it is meaningful to analyze the potential hazard for ADS once some failures have been exposed during testing. However, different from classical programs, ADS is complex, containing various components performing different tasks. Thus, testing ADS is challenging. In this report, we introduce some state-of-art studies that address ADS testing, i.e., designing different scenarios and running the ADS simulators under different driving conditions. These works focus on identifying the “interesting” scenarios that may expose the potential system hazard. Moreover, they use a search-based approach to generate a high-quality test suite to cover these “interesting” scenarios. According to specific testing goals, different generic strategies with various objective functions have been proposed. Finally, we summarize these studies and discuss the potential directions that are promising to be explored in the future.
閉会挨拶（17:55~18:00）