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東京工業大学・鈴木良郎との「AI共同研究」や「当ラボへの配属」をご検討頂いている方へ
- 1. 0 本稿の内容 ⚫ 鈴木とのAIに関する共同研究をご検討頂いている方へ ⚫ 当ラボの見学会の参加学生の方へ A 東京工業大学・鈴木良郎との「AI共同研究」 や「当ラボへの配属」をご検討頂いている方へ 1. 鈴木の研究方針 2. ディープラーニング（DL）とは 3. AI研究の魅力 4. 2020年度の鈴木の新研究の紹介 5. 当ラボにて身につくスキルと必要な資質 6. 研究の進め方 7. 研究活動とは何か？ 東京工業大学 鈴木良郎 2020/2/17
- 2. 1 本稿は「当ラボへの配属希望学生の方」へ向けた資料ですが 「鈴木と の共同研究をご検討頂いている方々」にもお読み頂けたらと思ってお ります． 「鈴木の研究理念や人となり」を説明しておりますためです． 【共同研究をご希望頂ける方へのお願い（医療・産業とも共通）】 もしも共同研究をご希望頂ける場合は、下記をご連絡下さい．画像診断AIの場合の例ですが 画像以外のAIをご希望の場合も、下記1～4と類似の内容をお教えくださいませ!! 1. 検査したい画像（正常画像，異常画像とも10枚程メールでご送付下さい） 2. 異常の種類の数，異常部の大きさ（どの程度小さな異常部を検知したいか） 3. ご提供頂ける正常画像と異常画像の枚数（すぐにご提供頂け枚数と、将来的にご用意頂 ける枚数（例：〇カ月後に△枚）のどちらもお教えください） 4. 共同研究の希望理由：数行で十分でございます．「社会貢献度」 > 「貴社の利益」 ＝ 「鈴 木やその指導学生の利益」という優先順位を、理念として生きております． メール送付先： 東京工業大学・鈴木良郎 ⚫ 上記1～4が揃っていない場合はお返事できません．大変申し訳ございません． ⚫ 上記1～4が揃っている場合でもお返事できない場合がございます（多忙かつ体が弱いた め）．10日以内にお返事が届かない場合は，「鈴木が私のAI技術ではお役に立てないと判 断した」とお考え頂けますと幸甚でございます．本当に申し訳ございません． 【はじめに】 東工大・鈴木良郎との AIの共同研究をご検討頂いている方へA
- 3. 2 A A D B C 本日の配布資料 新テーマ（←こちらは学外秘ですためWEB 上では非公開とさせて頂きます） 鈴木良郎の過去最大の成果「10万枚の網膜 画像を1枚も誤判定なく異常判定可能なAI」 鈴木良郎の過去のAI研究の業績 研究室見学会の資料(本稿)←今日説明する資料 今日あまり説明しない資料 ご興味あれば後でご一読を! 東工大・機械系・鈴木良郎 学部3年に向けた研究室紹介 ※資料 は右記からも閲覧可ですA DB https://www.iamonewith theforce.net/blank-9
- 4. 3 • 鈴木良郎（東京工業大学、機械系） • 経歴 自己紹介 最近の研究室集合写真学部4年生のとき フロリダ短期留学時 ず ｜ っ と 東工大 機械宇宙学科 卒業 東工大 機械物理工学専攻 修士取得 （短期留学） University of Florida 機械航空工学専攻 東工大 機械物理工学専攻 博士取得 現在 東工大 工学院機械系 轟水谷研究室 助教 東 工 大 に 所 属
- 5. 4 ラボ見学会の参加学生さんへ ⚫ 資料 A ～ D には膨大な情報 が載っています ⚫ そこで，見学会では黄色着色 部だけを目で追って下さい ⚫ ご興味あれば後で全体をご一 読下さい ⚫ とにかく黄色だけ追って下さい! DA
- 7. 6鈴木良郎の研究の方針 人工知能AI（主にDL）と機械工学（および医療）を掛 け合わせた研究をしています． DL 機械工学 DL 医療画像診断 脳科学 機械工学 方針 ⚫ ディープラーニング（DL）や脳科学の知見を使って 機械工学（および医療）の問題をうまく解く ⚫ 機械工学の知識をもつAIエンジニア（現在はとても 希少）を輩出する
- 8. 7「3者のやりたい研究の重複領域探し」を最重視 7 鈴木良郎 圧倒的に斬新なAI or 圧倒的な人類貢献に つながるAI (例：世界の 失明者を激減させるAI) 共同研究企業 学生 利益 顧客満足度 他社との差別化 汎用性 3者の重複領域か ら外れない限り「研 究方針を少し変え たい」という学生か らの提案は大歓迎 「研究を通して 得たいスキル」がある 「楽しい研究」をしたい 「価値ある研究」をしたい 就活時にアピールでき る業績がほしい このどちらかを満たせば 鈴木は何だってOK!!! この重複領域の探 索を最重視します これを見つけない と研究の大成功は 起こり得ない
- 9. 8 ■鈴木は，急用が無い限り学生室に行きません 徹底的な効率化により時間を捻出し 学生からの相談に充てます ⚫ お互い持ち時間は有限（雑談量は他教員より少なめ） ⚫ 集中している学生の邪魔をしたくない ⚫ 1度途切れた集中はなかなか戻らない 理由 重要■多数のプロジェクトで慢性的な時間不足のため 研究室の飲み会もあまり参加できません ■ただ，学生からの相談に限っては効率性は度返しです ■つまり，学生側が希望する相談は何回でも付き合います 過去に最大「3時間の相談」×3回を同じ学生から受けた週もありましたが，他業務が無い 限り応対します．さすがにこれを毎週とはいきませんが（体弱いので多分死んじゃいます） 研究相談のついでなら恋愛相談も乗ります♪（口はロンズデーライト並みに堅いと思います）
- 11. 10 DLによる画像認識の例 中央の層 出力に近い層入力に近い層 画像 ディープラーニング（DL） ＝ AIの主要技術 AIの根幹を成す機械学習の一技術 脳を模した複雑な関数を用いる 画像識別、音声認識、翻訳、医療、 将棋、囲碁、自動運転に適用され成功 馬 猫 犬 鳥 DLとは 人工知能機械学習 DL DLの包含関係 (AI) 脳の神経回路を模倣 神経細胞 入 力 出 力
- 12. 11DLは本格的な実用期を迎えた 国際大会ILSVRCの 優勝スコアの推移 http://image-net.org/challenges/talks_2017/ILSVRC2017_overview.pdf ■DLは重要な科学技術と国際的に認められた 2012年のDLによるブレーク スルー以降すべてDLが優勝 人の誤答 率を下回る 誤答率 ■画像認識の誤答率 • これまでに何度もブームと停滞を繰り返し 「科学と呼べない眉唾技術」とみられることも多かった • 一方，近年のDLの多分野での成功から 「国力を左右する重要な科学技術」という不動の評価を確立した • 現在は，各国の産業界/学術界が競って研究開発しており 本格的な実用期を迎えた 2011年以前はDLでない技術が優勝
- 13. 12近年猛威を振るうDLの躍進 猫と人の特徴を持つ画像 2013年 Google 画像内の猫や人を認識するDLを発表 →「Googleの猫」として注目を集めた Quoc V. Le, Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning, Proceedings of the 29 th International Conference on Machine Learning, 2012. 2017年 スタンフォード大学 皮膚画像から皮膚がんを検出するDL 皮膚科医と同精度 → DLの医療への適用が急加速 A. Esteva, Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks, Nature Letter, Vol. 0, 2017. 皮膚がん？ ほくろ？ 2016年 Google 翻訳にDLの一種であるリカレントニューラルネットワークを使用 → フレーズごとでなく、文全体を扱うことで、自然な翻訳を可能に Yonghui Wu, Google's Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation, arXiv:1609.08144, 2016. DL大活躍中!!!!
- 17. 16AIの魅力： AI人材の需要と収入は増加の一途 ⚫ AIエンジニアの年収（平均年収.jp ） ⚫ AIエンジニアの不足数は2020年に約4.8万人に（経産省 ） 30代： 約780万円～ 40代： 約1,000万円～ 50代： 約1,200万円～ https://heikinnenshu.jp/it/ai_ e.html http://www.meti.go.jp/polic y/it_policy/jinzai/27FY/ITji nzai_report_summary.pdf 機械系出身の AIエンジニアは特 に希少性が高い 当研究室から たくさん輩出したい ← 他のエンジニアの 平均より高い（とのこと） 鈴木は給与への興味が低めなので 完全に把握できていませんが…
- 18. 17AI研究の魅力： 少人数でも世界を刷新できる ■ 一方，ものづくり業界を少人数で刷新することは難しい ⚫ 自動車 ⚫ 飛行機 ⚫ ロケット ⚫ ジェットエンジン ⚫ 電化製品 ■ 『短期間で世界を変えたDL(AIの1技術)のアイデア』の例 言語処理を刷新したWord2Vec 設計 シミュレーション 試作 実験 運用・保守・改善 大勢による分業． 設計から運用まで 長期間（例：車のフ ルモデルチェンジ は約6年周期）． 単語をベクトル（数値）に変換して意味 の足し引きを可能としたことで，言語認 識や機械翻訳が高精度化された． 馬をシマウマに変換 https://arxiv.org/abs/1703.10593 GANによる本物のような画像生成 2つのDLを競わせて学習させることで DLに画像を生成する能力を付与 線画から元画像を復元 https://arxiv.org/pdf/1611.07004.pdf 「父」 － 「男性」 ＋ 「女性」 ＝ 「母」 「王」 － 「男性」 ＋ 「女性」 ＝ 「女王」 「フランス」－「パリ」＋「東京」＝「日本」 意味の足し算，引き算の例
- 19. 18AI研究の魅力： 高い汎用性 AI×農業 AI×検索技術 AI×音声認識 AI×翻訳 AI×医療診断 AI×創薬 AI×新素材 AI×自動運転 AI×構造検査 AI×構造設計 AI×数値解析 AI×ロボット AI×金融 AI×保険 AI×経営 AI×投資 ある適用先で技術革新が起きると他に波及 AIは持続的に急成長 例えば の経験を の開発に活かせるAI×医療診断 将来的な起業，機械工学ではない分野への就職も視野に！ 例：AIエンジニア，AIコンサルタント，データサイエンティスト 鈴木の知人の企業を就職先として紹介可能 AI企業，データサイエンス企業，AI×CAEの製造業（車等） AI×製品検査
- 20. 19 鈴木良郎の過去の AI (DL)研究の業績 別紙 B ご参照（ ） 本紙では割愛します B https://www.iam onewiththeforce. net/blank-9
- 21. 20 2020年度の鈴木の 新研究プロジェクト ⚫ こちらは学外秘の情報のためWEB上で は非公開とさせて頂きます ⚫ ご興味ある『東工大 機械系 学部3年生 の方』は、ぜひぜひ当ラボの見学会に ご参加ください． 見学会①：2020/3/23, 15時～@I1-355室 見学会②：2020/3/26, 11時～@I1-355室 ※2回とも同じ内容です
- 23. 22当ラボにて身につくスキルと必要な資質 ■コーディング（現時点での知識は不問） コード初心者大歓迎（やる気さえあれば） 鈴木と院生からたくさん指導可能 使用ソフト: Python, PyTorch, Keras, TensorFlow, ANSYS (FEM & CFD) ■応用数学の勉強が必要 線形代数，確率統計学，最適化手法，数値解析 → 手作業（実験やものつくり）より数学が好きな人に向く → 体力ではなく，頭ひとつで勝負する分野 重要 重要
- 24. 23当ラボにて身につくスキルと必要な資質 ■投稿論文の執筆（査読有かつ一流の海外論文誌） ⚫ 成果が出たら，学生が筆頭著者となって英語の投稿論文（以下，論文）を執筆することを 推奨しています． ⚫ 「奨学金の返還免除申請」や「研究者としてのキャリア構築」のために論文は重要です． ⚫ 卒論と違い，厳しい審査をパスしなければ海外の一流誌に論文を掲載できませんがそ の分リターンも大きいといえます． ⚫ 学生が筆頭著者となることを認めない研究室もあるため，事前に確認するとよいかもし れません． ■さいごに ⚫ 人は【価値を感じないもの】 【興味を持てないもの】に対して生産的にな れません． ⚫ 【気合い】だけで「年単位で継続して生産的に過ごす」は実現不可です． ⚫ そこで「修士を含めた3年間」を注ぐに値する研究室を見つけ，生産的に 行動し続け，代わりのきかないエンジニアに育ってもらえたら嬉しいです． ⚫ もし鈴木の研究に価値を感じて頂けたら ぜひ一緒に 【世界を根本から刷新する研究】 をしましょう!!!! ⚫ 口先だけでなく，全力で 【貴方の研究と成長】 をサポートします!!!!
- 27. 26DLやFEMの勉強会 ■DLの数学的基礎 4～6月頃 深層学習（岡谷貴之様）を使用予定 （2020年度は最新本に変えるかも） ■DLやFEMのコード 4～5月頃 コード作成の基礎を院生がレクチャー python, tensorflow, keras, pytorch, jupyterを使用 http://bookclub.kodansha.co.jp/ product?item=0000147653
- 28. 27ゼミ（ミーティング） 参加者： 鈴木良郎とその指導学生（院生） 頻度： 週1回 構成： ゼミは以下の2部構成 1部： 発表者による研究の進捗と課題の説明 2部： ブースト・タイム 全員で発表者の課題の解決方法を 全力で調査・考案 一般的なラボのゼミとは全く異なります． 1回のゼミで，確実に研究を進展させられるように 独自に設計したゼミ方法です．
- 31. 30Slack活用理由の詳細 ⚫ Slack（ビジネス用チャット）を使いコミュニケーションを円滑にして います ⚫ SlackはLINEのグループに似ています ⚫ Slack導入の目的は，快適さと効率性の向上です ⚫ グループ全体で情報共有でき，学生同士もお互いの研究につい て助言しあえます http://cyamo.net/archives/1861 Slack導入によりムダなメール （学生→教員へのお礼メール等） を一切省きます効率追求の徹底 ⚫ Slackはチャット形式 （LINEに似ている）なの でいきなり本題に入れる ⚫ たとえば教員にメールを 送る際に「〇〇先生，い つもお世話になっており ます．修士一年の△△で す」と書く手間をSlackなら 省ける
- 33. 32 例： ある分野の最新論文100本を読破した人 → 希少性が高い → 分野の文脈，パラダイムが見える → 文脈の先（新アイデア）も見える → “網羅的調査という土”から独創性が芽生える 網羅的調査（特に研究開始時に重要） 落合陽一先生（http://digitalnature.slis.tsukuba.ac.jp/category/people/） 筑波大准教授 『つまらないアイデアのほとんどは 先行研究の無知により生まれる』 網羅的調査を実践できるかが その人の成否を分かつとさえ言える
- 35. 34 『あなたがアクセスできる情報＝みんなアクセスできる』 → 少量の情報なら 努力なしで誰でも得られる時代 → 少量の情報をもつ人は多数存在する → 希少性が低い → 『少量の情報に基づいた着想』はありがち 情報アクセスが民主化された現代 網羅的調査は「アイデアの着想」という確率的（偶発 的）な現象を能動的に起こそう（コントロールしよう） とする唯一の万能策だと思います．また，網羅的調 査に要るのは，先天的才能ではなく意志だけです
- 36. 35研究者として汗をかき続けるには… 楽しくないと継続できない．楽しむには 1. 好みのラボに入り好みの研究を担当（これが一番よい） 2. 研究内容でなく，興味深いビジョンをもつ教員に師事するのも好手 他者にタダ乗りしない 網羅的調査（論文100本） アイデアの着想と精錬 自分の手を動かして検証 『志望のラボがない人』 『第一志望に入れなかった人』 網羅的調査のハードルを越え “水を得た魚の域” に 達せば大抵どんな研究も楽しくなる → 結局は当人次第 『ニュートンはどこで生まれても結局“ニュートン”になっただろう』