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Scienceに論文が通りました。機械学習により3000-5000細胞/秒くらいでリアルタイムに１細胞を分取するハードウェアを開発しました。この技術を最短で社会に広めるためのベンチャー企業も２年前からできていますので革新的な技術に触れたい研究者・エンジニアの方々興味のある方は是非ご参加ください。
プレスリリース6/15（東京大、大阪大、シンクサイト、JST、理研）「ゴーストサイトメトリー 世界初、AIが駆動する高速な細胞形態ソーターを実現」 AIPセンター・佐藤一誠チームリーダーらの研究成果です
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東大情報理工CS専攻で新しく独立した機械学習の研究室を立ち上げました。今後とも宜しくお願いします！
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春から大学教員になる方、お祝いに時計でも買っちゃおうかなぁという人にアドバイスです。秒針を合わせられるアラームの付いていない時計を買うと重宝します。
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理研では医用画像解析チームなのでよく学習データが少ない時にどうすればいいか質問を受けるんだが、データ拡張とかアルゴリズムを考えるよりまずデータを集める仕組みを考えましょうという話をしている。大抵がっかりされるが実用的にはこれが重要。
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理研の研究(3年もの)がかなり良いところまで来ていて、ウェット系の技術と機械学習の華麗なる融合ですごいのができつつある。しかし、このレベルの革新的なことをやろうとすると3年以上はやはり余裕で関連論文ですら一本も出ない。もっと若手に余裕のある任期で研究させてほしい。
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妻「大きくなったら何になりたいの？」
娘「お花屋さん✨」
パ「お花屋さんになるためには農学部というところに入っていて博士(農学)というのを取らないとなれないんだぞ」
妻「なれるわっ」
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博論の紙媒体を計数事務室に提出して６号館を出た時に見上げた空の青さを今もまだ覚えているので、博論提出した際には是非空を見上げてみてください
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学生が育ってきたな、これからは楽できるかなくらいで離れてしまって、一方で毎年ゼロからスタートで学部学生を指導するのを繰り返すのが教員のお仕事なので、ループものの小説やアニメのような職業だ。初期状態に戻ってきたときに前回の記憶が保存されているのもポイント。
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Quoraがすごいところだというのをこれを見て分かった。
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深層学習に傾倒していたら今回の技術は達成できなかったと思うので、機械学習の技術を幅広く応用に合わせて適用するのが、真の革新を生むにはとにかく重要です。海外の二番煎じ・三番煎じのプロジェクトに選択集中しても革新的な技術は何も生まれません。
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東大病院では数年前からすでに機械学習による読影支援システムが臨床の現場で使われているので、もう少し国際的にも認知されて良い気もするが
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理研の弊チームの研究員さん達が取り組んでいる研究を見てても、インパクトのある研究をするにはやはり2、3年論文が全く出なくても問題ない状況にしないといけないように思える。この研究はウェットと機械学習の融合分野なのでとにかくtry&errorに時間がかかる。
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娘は強化学習的に物事を学んでいった感じだが息子は明かにお姉ちゃんを教師とする教師あり学習なので、上の子と下の子で得意なことは違いそうだし、学ばせ方も変わりそう。娘はある程度自分で試行錯誤をさせた方が良いかもしれないし、息子は予めやって見せた方が習得早いかもしれない。
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科研費に通る申請書を生成するAI研究を科研費に申請したら通るだろうか。ガチで考えてガチのメンバー集めれば通りそうな気がするけど少なくとも基盤Sくらいの予算が必要な気がする。
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LLMの学習で本来の運用ポリシーを超えてスパコンを45日間占有しているところがいるらしく学生が実験できずに困ってる。世の中の状況を考えると致し方がない気もするが研究室としては困っているというところは他にもたくさんありそう。とりあえず、直近の対策考えないといけないのでAWS使うか。
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基盤A通りました！本当にありがとうございます。これで研究にまた集中できます。科研費は事務仕事が最小なので最高です。
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M1の競プロ勢コンビによる論文です。
GINと強化学習のキラーアプリっぽい
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論文出たので、あとはここからは追従してくる海外勢との戦い。この技術の市場価値は数兆円と今のところ予想している。我々は技術的には相当先行しているが、海外グループは予算規模も違うのでうかうかしていられない。様々な方面からのご支援を賜りたく。
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「伝統となっている記念講義は3人そろってやるのか」と聞かれたヒントンは笑って、ベンジオとルカンに先にやってもらいたいと答えた。そうすれば、最後に登場した自分が2人の間違いについて話すことができるからだそうだ。
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東大大学院講義「先端人工知能論II」は8コマ担当(≠講義)しますが、3コマは生成モデルの講義(Hands-on有)、2コマはGoogleの一流の方々をお招きしMLプロダクト開発とTPUなどのハードウェアに関する講義、3コマはPFNのガチリサーチャー・エンジニアをお招きし強化学習の授業(Hands-on有) となります。
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ヤフーさんとの共同研究でGreen500で世界2位になりました。kukaiは機械学習が目的に応じてシステムを最適化します。今回は"省電力"問題というGreen500に特化した構成を機械学習アルゴリズムが見つけてくれました。
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ちなみに理情3年の授業は今年度から深層学習が入っていて畳み込みNNももちろんやっているがGANなどの生成モデルも教えている。カリキュラムを割と素早く変えられるところが良い。
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東北大乾研発ベンチャーが作っている執筆支援システム、ここには名前が出てこないけど東大原田研発ベンチャーELSの日髙雅俊さんも尽力している。私はつっこむだけの大して役に立っていない機械学習顧問…
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1行目から研究で結果を出すことがどれくらい時間がかかることかわかってない感がすごい
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某知事がデータが無かったから予測できなかったと言っているらしいが、データのせいにしているような言い方、教育的に問題があるように思える。データはそこにあるものではなく集めるもの。どのようなデータが無いのか、どのようなデータがあれば予測できるのか、ちゃんと考えたのだろうか。
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自然言語処理に興味のある方は以下の
ページの各教員研究室紹介 （2018年5月22日更新）PDFの最期のページをご覧ください。東大CSに自然言語処理研究室が復活します。
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光計算で機械学習してなにが嬉しいの？→マイクロスケールでマイクロ秒の���別器が作れます。実応用もちゃんとあります。
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「パパは◯◯ちゃん大好きだよ」と娘に言い続けた結果、今日はついに、「◯◯ちゃんも大好きだよ」と言い返してきたので、お、こ、これはきたかと思い「誰のことが大好きなの？」と聞き返した結果「◯◯ちゃん！！」と自分の名前を返す自分大好き人間に育った
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大学教員は研究と教育どれくらいの割合ですべきなんでしょうね、とこの間、ボスと電話してて雑談がてらそれとなく聞いてみたら100%教育でしょうねとおっしゃったので、100%教育、100%研究の200%対応で頑張ろうと思う。
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プログラム検証と機械学習の新しい融合分野の幕開けです
Toward Neural-Network-Guided Program Synthesis and Verification. Naoki Kobayashi, Taro Sekiyama, Issei Sato, and Hiroshi Unno
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今回のポイントの１つは、Johnson–Lindenstrauss 的なランダムプロジェクションを光学的に実装して光の速さで特徴ベクトルを生成して分類しています。機械学習において光学的に実装可能な演算をベースにアルゴリズムを考えるのが非常に面白いテーマになると思います。
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とりあえず皆んな、これ読もう
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普通に考えて任期もなく給料も(たぶん)高く周りに優秀な人が居て研究に専念できる環境が企業にあったらアカデミアより企業研究者を選ぶよね。アカデミアの層がどんどん薄くなる問題が加速する気がする。
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ということで、ガチ機械学習最強研究室を目指して、杉山・佐藤研が誕生しました。本郷と柏で2拠点研究室展開です。学部は東大理学部情報科学科、大学院は情報理工コンピューター科学専攻、新領域複雑理工から入ることができます。学生は私と杉山先生別々に取りますが研究室は一緒です！
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昔偉い先生が雑務はうまく逃げるのが重要的なことを言っていた時は、なるほど！と思っていたけど、今聞いたら、それは他の先生が代わりにやってくれていたってことですね、そういう人に支えられてたんですねという感想しか持たなそう
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機械学習を予測以外で学習結果の解釈に使う場合には相当注意が必要。ベーシックなLassoでもselective inferenceとかも考えないといけない。解釈性があることと解釈が正しくできることは別問題。
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敵対的摂動に対して頑健な理論保証つきの学習アルゴリズムを提案。WideResNetのような複雑なモデルでも理論保証を与えられる。学習速度もほとんど変わらず、既存手法より圧倒的に速い。既存手法より1000倍くらい大きい摂動にも耐えられる。
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学生の頃は歩行時間は論文を読む時間だと思っていたので印刷した論文を片手に持っていたりポケットに折り畳んだ論文を常に入れていたが、どう考えてもおかしい考えだった。あと論文を読みながらでないと夜寝られなかったが、今はどちらもやっていない。子供の寝顔を見ればよく寝れる。
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研究室の計算機サーバーの充実度を売りにしている研究室があったら志望する前に誰がどう管理しているのかは調べた方がいいですね
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今うちに来てるB1はプログラム書けなかったけど４月から授業受けて夏インターンに来て今はICLRの論文読んでTFで追実験してJupiterベースでレポート書いてる。このレベルのことはB1でも1年かけずにできるということ。この遥か先に行く人材を輩出していきたいわけです。
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助教の先生にはできるだけ研究時間を確保してほしいので私からは全く仕事振らないようにしているが、よくよく考えるとこれも自分が助教の頃にしてもらっていたことなので、やはり育った環境の影響が大きい。
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Deepガチャ: 大量に論文が投稿されたうち確率的に通った論文に対して、アレこの論文が通るならこの論文も通るんじゃね？と思い投稿する人が増え投稿数がさらに増えるがガチャなので確率的にしか通らずほとんどの論文が落ちるが通った論文を見てアレこの論文が通るならこの論文も…
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結局予算がない状態で世界トップレベルの研究機関を作るとか世界トップレベルの大学とか言ってしまうので反発されるので、今は財源がないからこれくらいの予算しか割り当てられないけどその範囲でできることをなんとかして欲しい&財源を各自で確保する分には規制はしないという方が良いのではないか
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M1長谷川さんが卒論でやっていた研究がICLRに通った。卒論の研究からトップカンファレンスへはこれで４回目。この仕組みづくりの完成度を高めたい。
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GANの論文をarXivにあげたら連絡してきた研究者がDeepMindの研究者で次の日に我々の論文引用してarXivに関連論文投稿してきたという世にも恐ろしい話だった
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プログラム検証の専門家である小林直樹先生とプログラム検証×機械学習の新しいプロジェクト(基盤S)を開始します。新しい領域の開拓ですので、どちらか一方の研究経験があれば問題ありません。ご興味のある方はご連絡ください。私に直接Dしていただいても構いません。
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博士課程で彼女と破局すると何も手につかなくなり論文どころではなくなるリスクがあるからD進学生結婚おすすめする。ちなみに私の博士課程はただ黙々と研究して家と大学の往復だけだった。それでも今は二児のパパである。
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流石にもうないと思うが交通費と昼食代しか出さないようなインターンは気をつけたほうが良い。インターンという名目でタダ働きさせているだけ。
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今更ようやく長尾先生のこの記事読んだら自分がずっとモヤモヤ考えていたことが明示的に書いてあった。研究テーマ考える時の指針として引用していきたい。
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最近気づいたのだが自分の仕事量をベースに人の仕事量を判断する可能性が高いので人に仕事を振る立場の人の仕事量を多くしてはいけないのではないか
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領域会議、土曜日とかに入ったら、子供の面倒を見る必要があるので参加できませんというようにしてる。こういうことは男性の方からもっと言わないといけないと思っている。奥さんに丸投げすれば参加出来てしまうのが問題。
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演習見てると理情の学生が極めて優秀なのがよく分かるので企業が青田刈りしたいのはよく分かる。しかし、日本のCSの未来のためにも別方向からの支援も是非お願いしたい。返済不要の奨学金とか奨学金とか奨学金とか。
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卒論がICMLに通りました。すごい時代がやってきた。
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ウエット(細胞)×ハード(超高速計測技術, FPGA)×ソフト(機械学習)の研究・開発に興味のあるエンジニア・研究者の方、声をかけてくださいな
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リーによると、米国の本当の脅威は、中国との競争ではない。むしろ基礎的なAI研究に投資がなされず、後回しになっていることにあり、問題は悪化し続けていると語る。米国の大手企業が、AI分野の多くのトップ人材の多くを取り込んでしまっているからだ。
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我々世代では常識だが、今の若い学生や企業の人は知らないかもしれないのでMatrix cookbookのリンク貼っておきますね(久々にチェックした)
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Panasonicさんとの共同研究のプレスリリースが出ました。NIPSの"本会議"に通っています。記事内容はお気持ちだけです。
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有給を取ってください→有給を予定に入れる→会議が入る→有給を変更する→会議が入る→有給を変更する→会議が入る、有給取るの難しすぎでは
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大学教員、仕事量が多いとは思わないが、仕事の種類数が多くて、向いてない仕事ばかりなので、結果時間がかかって非効率。お金と時間かけてパイロット育成したけど、地上での仕事を割り当てすぎて便数少なくなる的な。
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単なる自然言語処理の問題なのですが、娘から
「パパがいい」と言われるのと
「パパはいい」と言われるのと
でだいぶ意味が変わるのが、自然言語処理は難しいなと思いました。
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自分の研究分野ではインターンでいくらもらえるとか初任給ホゲホゲもありうるという話を妻にしたら、なんであなたの給料は安いの？と言われるなど
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自分が主夫になったと考えよう。10年間仕事をせずに子供の手がかからなくなってきてから仕事に復帰しようと思った時の難しさを考えてみるとその大変さがよくわかりますね。
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LLMs are attracting "attention" all over the world. Please check out our latest work:
Are Transformers with One Layer Self-Attention Using Low-Rank Weight Matrices Universal Approximators?
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画像のfew-shot学習でメタ学習要らなくない？fine-tuningすればよくない？という研究の流れがありますが、fine-tuningも要らなくない？という論文を公開しました。
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学習データが少ないというのは単に集める仕組みに労力を割いていないか、本質的に集めにくい問題なので後者の場合はそもそも機械学習のタスクとして向いていない可能性がある
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最小二乗法の三次元版の三次元ってどこからきたのかと思っていたけど多項式近似の3次からきたのか。納得した。#納得して良いのだろうか
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昔々秘密計算か秘密分散でページランク求める研究していたときに発表でこの例使ったのを思い出した。エッジはメールのやり取りの回数で自分の観測範囲しか見えていなくても自分のランキングがわかるよという話。
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彼女がほしい機械学習エンジニアがとうとう念願の人工知能を作りアドバイスをもらいながら意中の人に善戦していくドラマどうですか。星野源さんと新垣結衣さんでどうですか。このキャスティングなら監修やります。
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