塚田学 准教授（東京大学）は、様々な移動体システムを人間中心の応用と結びつける適応型コミュニケーション基盤の開発について講演を行い、シンポジウムの幕を開けました。塚田准教授は、次世代のコミュニケーション基盤が人間と知能システムを橋渡しし、よりシームレスで効率的な相互作用を実現する可能性を強調しました。

五十嵐健夫 教授（東京大学）は、「Bring LLM to eHMI: toward continuous and bidirectional car-pedestrian interaction」というタイトルの基調講演を行いました。彼は、大規模言語モデル（LLM）を車両の外部ヒューマンマシンインターフェース（eHMI）に統合する可能性を探求し、都市のモビリティシナリオにおける安全性とユーザー体験を向上させる動的で直感的な車両と歩行者の相互作用の実現に焦点を当てました。

中山英樹 教授（東京大学）は、「Toward Timely and Reliable Knowledge Control in Multimodal LLMs」というタイトルで講演を行いました。彼は、画像やテキストなどの多様なデータモダリティをリンクすることの重要性を強調し、高度な認識、理解、生成能力を達成するための方法を提案しました。また、多モーダルLLMの機能を強化するために透明性と相互運用性の必要性についても述べました。

Lei Ma 准教授（東京大学）は、「Trustworthy Assurance of AI Systems in the LLM Era」というタイトルの講演で基調講演セッションを締めくくりました。Ma准教授は、大規模言語モデル時代におけるAIシステムの信頼性確保の方法論について議論し、安全で信頼性の高いAI駆動システムを構築するための堅牢な品質保証とエンジニアリングプラクティスの重要性を強調しました。

ポスターセッションのハイライト

基調講演の後、大学院生が以下のような研究成果を発表しました：

塚田研究室:

• Yun Li: Large Language Models for Human-like Autonomous Driving Decision Making: A Survey
• Shangkai Zhang: Human-in-the-loop Autonomous Driving Simulation: An AWSIM Integration Practice
• Hanlin Wu: COP-3D: A Cooperative 3D Semantic Occupancy Prediction Benchmark by Simulated Ground Truth Detection

五十嵐研究室:

• Xinyue Gui: Humanoid Interface Design for Car-Pedestrian Interaction
• Ding Xia: Evaluating Large Language Models in Designing eHMI Communication Signals

中山研究室:

• Kai Katsumata: Survey and Preliminary Study on Improving Interoperability of Heterogeneous Communication Messages Using Foundation Models

Ma研究室:

• Hua Qi: Automated Search-Based Critical Scenario Generation for Autonomous Driving System Safety Validation