2018年7月4日～6日に、ロンドンで開催された国際会議「World Congress on Engineering 2018 (WCE2018)」において、工学研究科経営工学専攻博士前期課程2年の若松諒太さん（片桐英樹研究室）がBest Paper Award（最優秀賞）を受賞しました。

WCEはInternational Association of Engineers (IAENG)が主催し、さまざまな分野の研究者が集まる国際会議で、毎年7月にロンドンで開催されています。若松さんは「Machine Learning-based Methods for Detecting Defects in Glass Substrate from Non-contact Electrical Sensor Data」というタイトルで発表を行い、2018 International Conference of Computational Intelligence and Intelligent Systemsの分野にてBest Paper Awardを受賞しました。

今回発表したテーマは、機械学習を用いたガラス基板（液晶テレビのディスプレイなどの材料）の欠陥検出アルゴリズムに関するものです。ガラス基板の検査工程においては、品質と生産性向上のために、基板の配線欠陥を高速かつ高精度に検出することが求められています。若松さんはガラス基板の非接触電気検査で得られた微小電圧信号の時系列データ分析において、人工知能の一種である機械学習を用いた欠陥検出アルゴリズムを提案しました。

このたびの受賞を受けて若松さんは、「海外の学会でこのような賞を受賞できるとは思っていなかったので、今でも驚きを隠せません。この賞を受賞できたのも、片桐先生のご指導と、共に切磋琢磨する同期のおかげだと心から感謝しています。この経験を活かし、社会に出ても活躍できる人間を目指していきたいと思います」とコメントされました。

なお、片桐英樹教授は本発表の共著者になっています。

Ryota Wakamatsu, Takeshi Uno and Hideki Katagiri,
Machine Learning-based Methods for Detecting Defects in Glass Substrate from Non-contact Electrical Sensor Data