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20170419PFNオープンハウス R&D
- 3. PFNの研究開発
l 基礎研究
̶— 深層学習、強化学習、分散学習、理理論論保障
̶— ⾔言語/協調の創発、半教師あり学習、マルチタスク学習
l 応⽤用研究
̶— ロボティクス、⾃自動運転、ライフサイエンス、AR/VR
̶— Chainer, ChainerMN, ChainerRL
̶— 画像認識識, 映像解析コンンテンツ⽣生成
̶— ⾃自然⾔言語処理理, ⾳音声認識識
̶— 異異常検知, 最適化
̶— データ圧縮, 組み込み向け
̶— チップ開発
⼤大⼩小様々なチームが異異なる研究テーマに
取り組んでいる
- 6. Research that matters [丸⼭山]
l 企業での研究は真理理を追求し、世の中の役に⽴立立つような
インパクトを与えるものでなければならない
役に立ちたい知りたい
基礎
研究
応用
研究
ボーア
(わかればよい)
エジソン
(動けば良い)
丸山 CSO
パスツール
(役に立ち、かつ
普遍的な知見となる)
図は”企業の研究者をめざす皆さんへ” (丸山著)より
That matters
Research
- 12. ゼタフロップスまでは作れると楽観的に考えている
[平⽊木]
l 現在の最速のスーパーコンピュータは93Peta Flops
̶— 2020年年までに1Exa Flopsに到達するのは確実視
̶— 2034年年にZeta Flopsに到達すると予想
̶— ちなみに脳は1.075 Zeta Flopsと予想されている*
l データと計算は溢れるように使える時代が到来する
̶— 今のDCが⼀一つのチップに収まる時代がやってくる
l データのコスト、計算のコストは今後も劇的に
下がり続ける
̶— これに応じて様々なルールが変わっていく
̶— 今は成り⽴立立たない新しいビジネスが登場してくる
* http://timdettmers.com/2015/07/27/brain-vs-deep-learning-singularity/
- 14. 成功の⽅方程式 [賀沢]
l 成功回数 = 試⾏行行回数 * 成功率率率
l 成功率率率はいろんな要因があるので努⼒力力で意識識的に増やす
のは困難
l 試⾏行行回数を増やす = 試⾏行行時間を短縮
= ⼀一⼈人で始められるよう⾃自分の腕を磨く
= ⼩小さい⽬目標を置く
= 他⼈人のフィードバックを早めにもらう
= 実験環境を整え、アイディアをすぐ試せるようにする
l 私達は研究開発⽤用に1000GPU(10PFlops相当)からな
るクラスタを2017前半までに⽤用意する
̶— 様々な研究開発、実験をできるように
- 15. 3000のアイデア = 1つの商業的な成功* [Stevens]
l 3000 のアイデア
l 300 の⾏行行動がとられたアイデア
l 125の⼩小さなプロジェクト
l 9の重要な開発
l 4の主要な開発
l 1.7のローンチ
l 1の成功
l 特許の場合も⼤大体同じ
̶— 3000のアイデア、112の特許、1つの価値ある特許
̶— ブンブン、バットを回さなければならない
* “From 3000 raw ideas = 1 commeercial success !” G. A. Stevens, et. al