イベントリスト

令和6年能登半島地震の被害とこれからについて、本所ERSの専門家メンバーが、最新の調査結果や知見に基づき報告します。

ERS (災害に強い都市を支える研究グループ)

イチョウの葉を模した紙片に、皆さんが願う「もしかする未来」を書いていただき、樹木のようなオブジェに吊り下げてください。
研究者や参加者のアイデアが七夕の短冊のようにたなびき、願いと実りのイチョウを形づくっていきます。

イチョウの展示が始まって、５年以上が過ぎました。これまで寄せられた願いのいくつかについて、研究者たちがコメントを返します。どんな「もしかする未来」がやってくるのでしょう。

身の回りにあるものを使って、”光を操る体験” や ”光をコントロールすることで引き起こされる不思議な現象" を実演します！

東大生研では、新しいウェブマガジンを立ち上げました！
「もしかする未来　Case＃UTokyo-IIS」

そのいくつかの記事を、広報室ブースの展示で読むことができます。
もし興味が湧いたら、ウェブマガジンにアクセス！
ウェブマガジンの記事を読んで、投票やコメントをして頂いた方には、クリアファイルをプレゼントします。
C棟1階ピロティでお待ちしております！
※コメントした際のニックネームをスタッフに教えてください。

あなたは天文学の研究者。
時間を早回しする技術を用いて、史上初の星を作る天体実験に参加します。
チームで協力してガスを集めて星を作り、観測して成果をあげましょう。
ただし、星も勝手に活動して、ガスが消えたり星が死んだり…。
あなたは星を動きを読み、課せられたミッションを達成できるだろうか。

*本ボードゲーム時は、現在制作中であり実際のものとは異なる場合があります。

避難所運営体験として、10人以上集まっておこなう時間指定型の体験と、数人でも体験できる簡易型の体験を用意する予定です。
時間指定型は、13:00~13:30、14:00~14:30、15:00~15:30の各日3回を予定しております。(終了時間は延びる可能性があります)
なお、人数が集まらなかった場合、形式を変更しておこなう可能性がありますことをご承知おきください。

参加申し込みフォーム：https://forms.gle/ELCEbmM1r16AtXiZ7
問い合わせ先：tdmtc.tokyo[at]gmail.com　　※ [at] を @ に書き換えてご利用ください。

6/8(土) 13:00-14:30 @食堂棟2階 中セミナー室 + オンライン配信
現地参加の方は こちら よりお申し込みください。
オンライン参加の方は こちら よりお申し込みください。

近年、自動運転を筆頭に先進技術を活用してモビリティをアップデートする動きが加速しています。
しかし、こうした革新が人間社会に本当に幸せをもたらすためには、環境負荷の軽減、アクセスの平等や安全性の確保、人間にとって馴染みやすく安心感を与える仕組み、プライバシーやデータセキュリティの問題など、技術の他にも様々な側面を考慮する必要があります。
この企画では、こうした幅広いトピックスの議論を通して、先進技術と人間の関係性を見つめ直し、モビリティの革新を人間社会の幸せへとつなげていく方法を探ります。

プログラム：
・中野 公彦 教授 講演 「ELSIの取り組みから考えたモビリティの将来」
・本間 健太郎 准教授 講演 「人間視点でモビリティを考える」
・対談 中野教授 × 本間准教授 （モデレータ：長谷川 悠 特任研究員）

革新的シミュレーション研究センターでは、スーパーコンピュータ「富岳」をはじめとした、最先端のスーパーコンピュータを利用する、ものづくり、ナノスケール分子デバイス・材料設計、医療工学・都市安全の分野のシミュレーション技術の研究開発しています。このイベントでは、センター教員の、シミュレーション技術の研究開発の概要や最新の応用事例等、最新の成果を紹介します。Zoom形式での参加も可能です。ご興味のある方はぜひご参加ください。

センターHP： http://www.ciss.iis.u-tokyo.ac.jp/index.php

人口減、人手不足。今のトレンドは最先端のに地方にある。地方をスタンダードとして地域づくりのイノベーションを図るべく未来を拓く議論を行う。

■主旨
　地方創生、DX、GX等、地域づくりの課題を共有し、現在のDX、GX、地方創生の先駆的先進事例を交えつつ、今後、必要とされる技術、イノベーションを考えるヒントを得る。

■プログラム
　主旨説明：加藤孝明教授
　話題提供：「地方創生の到達点と可能性」
　　　　　　デジタル庁統括官　村上敬亮氏
　座 談 会：「現状の課題と飛躍の方向性」
　　　　　　前掲　村上敬亮氏
　　　　　　元秋田県副知事　中島英史氏
　　　　　　東京大学生産技術研究所教授　加藤孝明

講演者
生産技術研究所物質・環境系部門　井上 純哉 教授

講演概要
従来、鉄鋼材料の開発には経験や試行錯誤が不可欠で、膨大な労力と時間が必要でした。この様な状況を打破すべく、近年機械学習の力を借りて材料設計をする試みがされています。ここでは、その様な試みの一つとして深層学習モデルと物理モデルの融合による枠組みに関する研究を紹介します。