Our CEO, Jun Miyzazaki Ph.D. has been invited as a presenter for Robotics[WCR-2018] from Aug 30th to

Our CEO, Jun Miyzazaki Ph.D. has been invited as a presenter for Robotics[WCR-2018] from Aug 30th to Sep 1st 2018.

The conference was held together with the 17th, with the implementation of the national strategy of revitalizing northeast old industrial base, China’s Northeast market has attracted more and more concern from domestic and abroad. Initiated from 2015, 2018 China (Shenyang) World Congress of Robotics aims to strengthen the technical and business ties in robotic industries, and provide a stimulating platform for researchers, scientists, engineers and practitioners to present their latest research findings, ideas, developments and applications in all aspects of robotics.

In this presentation, Miyzazaki Ph.D. presented about a future relationship between Artificial Intelligence and Robotics. The revolution in Artificial intelligence has started since 2012, when Deep Learning (DL) technologies was invented. Compared to the existing machine learning technology, DL is neural network-based technology and requires more and more data for training. We need to capture more data if we want to have precise inference network on edges. We may call our era, as “Data Economy”.

Only “money” and “attention” are worse “to pay”, because human attention resource is very limited. Adequate “attention” mechanism may help human being from fatal errors, by next generation AI and Robotics.

この度、弊社 代表取締役社長 宮﨑が8月30日から9月1日に開催されたRobotics[WCR-2018]にて招待講演を致しました。


2018年中国(瀋陽)世界会議(WCR-2018)では、ロボット産業における技術とビジネスの関係を強化し、研究者、科学者、エンジニア、実践者が最新の研究成果を発表するための刺激的なプラットフォームを提供することを目的としています。 アイデア、開発、アプリケーションをロボットのあらゆる面でサポートします。

このプレゼンテーションで宮﨑は人工知能とロボット技術の将来の関係について発表しました。人工知能の革命は、ディープ・ラーニング(DL)技術が発明された2012年以降に始まりました。 既存の機械学習技術と比較して、DLはニューラルネットワークベースの技術であり、トレーニングのためにますます多くのデータを必要とします。 エッジなどの正確な推論ネットワーク(ロボットなど)を使用するには、より多くのデータを収集する必要があります。 私たちはその時代を「データ経済」といわれています。

人間の注意力は非常に限られているので、「お金」と「注意」だけを「支払う」価値があります。 適切な「注意」メカニズムは、次世代のAIやロボット工学によって、人間の致命的なミスを助けるかもしれません。