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Special Section: IEICE as an International Academic Society; IEICE Global Plaza Special Edition 3. Introduction and Recent Activities of IEICE International Sections 所変われば活動も様々，国際セクションの今 3-2 Beijing Section
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海外会員比率10% 超えを生み出したGlobal Plaza の取組み
Fifteen years have passed since IEICE decided to set up “IEICE Overseas Section” as the local center for IEICE related academic activities, to support and encourage IEICE members studying or working abroad, especially staying in Far East and ASEAN countries. The fundamental scheme of the Section in the beginning was to reflect the opinions of the members, above all former scholars who have ever studied in Japan, on the internationalization of IEICE, through expected regional leaders. The number of members who registered as the IEICE Overseas Member was small in the beginning, it has been extended to grow over the rate 12% of the all IEICE members at the moment, and the number of the authorized Sections has been extended as well, from four to twelve. The above mentioned name of the Section was changed to “IEICE International Section” by the IEICE International Affairs Committee in 2015, to reform the organization from the viewpoint of matching it to the globalizing academic activities of IEICE. The IEICE Global Plaza set up in 2009 has played a role of fostering the IEICE International Sections through exchanging opinions or sharing the updated information between the Sections and IEICE Societies or Group, further between the members of different Sections each other. This article summarizes the background, current status and the future scope of the IEICE International Sections.
計算機の処理性能の向上は人類に様々な恩恵をもたらしている．過去できなかったような規模や精度のシミュレーションは，デザインや環境調査，気候予測，回路設計など，身の回りの様々な場面で活用されている．一方，脳の構造や働きにヒントを得て考案されたニューラルネットワークは深層学習の登場で急速にパターン認識性能を向上させていることは周知の事実である．本稿では，計算機が今後一層性能を向上させると仮定し，それを用いたシミュレーションが我々にもたらす新しい可能性を，特に深層学習の延長線上にない場合について論じてみたい．
移動通信システムは小セル化による大容量化を続けている．一方，少子高齢化の進む日本において，労働力を確保することが重要になりつつある．本稿では，この二つの事象がつながるような，超スマート社会における人間形ロボットの活用についての考察を行う．移動通信システムの発展形態を説明し，将来の基地局がロボットになることを述べる．そしてそのロボットを人間のモバイルセルフエージェントとしても機能させ人の様々な分身活動を行うことにより，労働力の向上を実現することが可能であることを，同時会議システムの例を示しながら説明する．