Uploaded July 2026 | Updated September 2026, 3 hours ago
「Vision AI for Science and Engineering Applications」
講演者 ：Mohamed Wahib（理化学研究所 計算科学研究センター）
開催日時 ：2025年7月31日（木）9:00～10:00
概要 ：科学技術分野におけるVision AIの現状と将来展望について、理論・技術・実用の観点から論じます。AIの高度なパターン認識能力を活用し、流体力学・気象予測・顕微鏡画像解析といった複雑な時空間データへの応用可能性を示すとともに、次世代スーパーコンピュータ「富岳NEXT」を見据えた効率的な解析基盤の構築について議論します。技術面では、Vision Transformer（ViT）の二乗スケーリング問題に対し、AMRに着想を得たAdaptive Patchingを提案し、精度を維持しながら計算コストを大幅に削減できることを示します。また、Gumbel TreeやChannel Parallelismといった関連技術についても紹介します。実用事例として、SPring-8と富岳を組み合わせた高速道路インフラ点検プロジェクトにおける、コンクリート内部構造の3D再構成とAIによる微細構造の自動解析の取り組みを紹介します。
"Vision AI for Science and Engineering Applications"
Speaker: Mohamed Wahib (RIKEN R-CCS)
Date and Time: Thursday, July 31, 2025, 9:00–10:00 (JST)
This talk explores the current state and future prospects of Vision AI in science and technology from theoretical, technical, and practical perspectives. We demonstrate the potential of AI's advanced pattern recognition capabilities applied to complex spatio-temporal data in domains such as fluid dynamics, weather prediction, and microscopy image analysis, while discussing the construction of an efficient analysis platform in preparation for the next-generation supercomputer "Fugaku NEXT." On the technical side, we address the quadratic scaling problem of Vision Transformers (ViT) by proposing Adaptive Patching, inspired by Adaptive Mesh Refinement (AMR), demonstrating significant reductions in computational cost while maintaining accuracy. Related techniques including Gumbel Tree and Channel Parallelism are also introduced. As a practical application, we present an infrastructure inspection project for highways that combines SPring-8 and Fugaku, featuring 3D reconstruction of internal concrete structures and automated fine-structure analysis using AI.
「Vision AI for Science and Engineering Applications」
講演者 ：Mohamed Wahib（理化学研究所 計算科学研究センター）
開催日時 ：2025年7月31日（木）9:00～10:00
概要 ：科学技術分野におけるVision AIの現状と将来展望について、理論・技術・実用の観点から論じます。AIの高度なパターン認識能力を活用し、流体力学・気象予測・顕微鏡画像解析といった複雑な時空間データへの応用可能性を示すとともに、次世代スーパーコンピュータ「富岳NEXT」を見据えた効率的な解析基盤の構築について議論します。技術面では、Vision Transformer（ViT）の二乗スケーリング問題に対し、AMRに着想を得たAdaptive Patchingを提案し、精度を維持しながら計算コストを大幅に削減できることを示します。また、Gumbel TreeやChannel Parallelismといった関連技術についても紹介します。実用事例として、SPring-8と富岳を組み合わせた高速道路インフラ点検プロジェクトにおける、コンクリート内部構造の3D再構成とAIによる微細構造の自動解析の取り組みを紹介します。
"Vision AI for Science and Engineering Applications"
Speaker: Mohamed Wahib (RIKEN R-CCS)
Date and Time: Thursday, July 31, 2025, 9:00–10:00 (JST)
This talk explores the current state and future prospects of Vision AI in science and technology from theoretical, technical, and practical perspectives. We demonstrate the potential of AI's advanced pattern recognition capabilities applied to complex spatio-temporal data in domains such as fluid dynamics, weather prediction, and microscopy image analysis, while discussing the construction of an efficient analysis platform in preparation for the next-generation supercomputer "Fugaku NEXT." On the technical side, we address the quadratic scaling problem of Vision Transformers (ViT) by proposing Adaptive Patching, inspired by Adaptive Mesh Refinement (AMR), demonstrating significant reductions in computational cost while maintaining accuracy. Related techniques including Gumbel Tree and Channel Parallelism are also introduced. As a practical application, we present an infrastructure inspection project for highways that combines SPring-8 and Fugaku, featuring 3D reconstruction of internal concrete structures and automated fine-structure analysis using AI.
