Web と機械学習に関する W3C ワークショップ

[延期]、ドイツ・ベルリン

Ryzhi

参加募集のお知らせ

このワークショップの目的は?

このワークショップの第一の目標は機械学習のツール開発者とウェブプラットフォームのフレームワーク提供者が集まって、機械学習の能力を生かしてオープンウェブプラットフォームをさらに拡充することです。

また、詳細には以下が含まれます:

  • 機械学習をどのようにウェブ技術スタックに適合させるかへの理解を深める。
  • 機械学習エコシステム内で、ブラウザにおける機械学習がどのような位置を占められるかへの理解を深める。
  • ウェブブラウザやアプリケーションにおける機械学習技術の応用について俯瞰する。
  • 機械学習に関する API やデータ形式の標準化の可能性を評価する。

このワークショップではプレゼンテーションを聞くだけでなく、分科会や参加者が関係する話題に関しての議論への積極的参加を求めます。

どのような話題を想定しているのか

  • ブラウザに実装された機械学習専用 APIは必要とされているのか? また、必要ならどの程度高・低レベルであるべきか? どの程度の機械学習専用チップ (NPU, TPU など) が出回りうるのか?
  • 機械学習 API やフレームワークはブラウザから得られる (センサー API、デバイスや WebRTC ストリームなどからの音声・ビデオ入力といった) データソースとどの程度統合されるべきか?
  • 既存の高性能演算 API (WebGL, WebGPU, WebAssembly など) の上にどのような階層として機械学習を乗せられるのか?
  • 領域特化型機械学習 API (音声認識、形状認識など) に対してどのように機械学習の基本要素を関連付けるべきか?
  • デバイス内のブラウザ上でのモデル交換形式において考慮すべき可搬性と相互運用性は何か?
  • プライバシーを念頭に置いた上で、機械学習のアプリケーションに対して (ネットワーク、利用可能な計算資源、バッテリといった) ユーザ環境の制約の中でユーザ体験を最大化できるクライアントとクラウドにおける機械学習の相互連携はどうあるべきか? そのような利用形態を可能にするクライアントサイド API への要求は何か?
  • ブラウザ内で行うのに実用的な機械学習の学習は (もしあれば) どの程度のものか、もしあるなら、データ利用上で考慮すべきことは何か? どの種の人工知能・機械学習の偏りがあり、リスクをどの程度低減可能なのか?
  • プライバシー、セキュリティー、アクセシビリティーの観点から、ブラウザ内で機械学習を利用する利点とリスクがあるか? リスクに対して低減策は何か?
  • 機械学習の基礎要素がブラウザ、作成・評価ツールに対して、ウェブページやアプリケーションのアクセシビリティー向上について貢献できるか?
  • クライアント側・サーバ側のどちらで機械学習アプリケーションを実行するかを選択する重要な論点は何か? クライアント側で機械学習アプリケーションを実行できない障害点は何か?

これら以外のワークショップで扱うべき論点がありますか? GitHub へのプルリクエスト もしくは Dominique Hazael-Massieux <dom@w3.org> までメールをください。

参考リンク

参加するには?

W3C 会員であるかどうかを問わず、すべての招待者を含む一般の皆様に無料で参加いただけます。

参加に興味がある場合、登録フォームからご登録ください。機械学習とウェブ技術の連携について、それらの領域で実装の経験があるや、関連する標準化活動に参加されている方などの、関連する人に参加いただきたいです。

120 人程度の部屋の定員があるため、参加するためには参加承認を受ける必要があります。また、重要な日程にはご注意ください。

登録フォームに替えて、参加できない場合でも意見表明から議題の登録をお願いいたします。

以下の領域を含む、幅広い産業領域・コミュニティーからの参加を募集しています:

  • 機械学習を基礎としたアプリケーションやサービスの提供者
  • 機械学習に対するプライバシー・セキュリティー・アクセシビリティーの確保の専門家
  • 機械学習フレームワーク・プラットフォーム
  • クラウド提供者
  • 機械学習のハードウェアやチップのベンダー
  • ブラウザベンダー
  • 関連する領域の標準化団体 (SDO)

このワークショップは、他の W3C ミーティングと同じく、行動規範のもとで運営します。

プレゼンテーションに応募するには?

今回はカンファレンスでなくワークショップですので、すべてのプレゼンテーションは短い、議長とプログラム委員会により投稿の中から選ばれたものに限られます。今回の目的は議題に関しての活発な議論であり、プレゼンテーションの受講ではありません。

参加者の皆さんが議題について熟知した状態で最良の議論を行うために、ワークショップ参加前にリストされた議題について目を通すことを推奨します。

議題について発表したい場合、意見表明をプログラム委員会 <group-machine-learning-pc@w3.org> に対して締切 (重要な日程参照) までにお送りください。プログラム委員会 は投稿を査読し、最適な議題と発表者を決定します。

推奨される意見表明は以下を含む数パラグラフ程度の文章 (英語) になります:

  • 機械学習とウェブ技術に関するあなたの背景
  • どのような議題について議論を行いたいか
  • 関連する参考資料へのリンク
  • ワークショップが効果的なものになるために取り上げるべき他の議題 (あれば)
  • 意見表明は英語で HTML か平文形式でなければなりません。画像は base64 形式の data URI による HTML への埋め込みである必要があります。複数の議題を含むものも可能ですが、投稿後に単一の意見表明で再投稿をお願いすることがあります。投稿時に記入された情報 (自己紹介、目的、興味、など) はワークショップページからリンクされ一般に公開されます。

W3C とは?

W3C は企業とコミュニティーからの参加者による自発的な標準化団体で、既存・新規技術を問わず有用な議論を組織し、ウェブ標準における特許権フリーな枠組みを構築するための組織です。主にクライアント (ブラウザ) 側の技術を目的としていますが、長いボキャブラリー (もしくはオントロジー) の開発の歴史もあります。W3C は会員とコミュニティーの優先度を基に活動しています。

開催場所

この W3C ウェブと機械学習に関するワークショップはドイツ・ベルリンの Microsoft Atrium で開催されます。

会場

Microsoft Atrium

Unter den Linden 17

Berlin, 10117

Germany

プログラム

プログラム委員会

議長

  • Kelly Davis (Mozilla)
  • Anssi Kostiainen (Intel)

委員会

  • Göran Eriksson (Ericsson)
  • Dominique Hazaël-Massieux (W3C)
  • Ningxin Hu (Intel)
  • Dean Jackson (Apple)
  • Sangwhan Moon
  • Roy Ran (W3C)
  • Georg Rehm (DFKI)
  • Amy Siu (Beuth University of Applied Sciences, Berlin)
  • Nikhil Thorat (Google)

ホスト

Microsoft

スポンサー募集

W3C ワークショップ、ミートアップ、その他のイベントへの協賛により、業界・研究社・政府や開発者コミュニティーなどの、ウェブ技術の開発を率いる層へ直接認知することができます。

このワーキンググループにおける議題そのものに興味があるもしくは、国際的な聴衆に認知されたい、などの目的によらず、スポンサー提供によりこの技術領域における W3C 参加者の助けとなります。

W3C ではそれぞれのイベントに対して複数のスポンサーを歓迎しており、スポンサー費用はミーティング開催費に充当します。スポンサー提供については W3C 側の確認が必要です。

W3C のウェブと機械学習のワークショップへのスポンサーに興味がある方は、グローバルビジネスデベロップメントリーダーの J. Alan Bird に <abird@w3.org> もしくは +1 617 253 7823 までご連絡ください。

このワークショップへのスポンサーの詳細についてはスポンサーパッケージを参照してください。