AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
PFN福田圭祐による東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」(2022年10月19日)の講義資料です。
・Introduction to Preferred Networks
・Our developments to date
・Our research & platform
・Simulation ✕ AI
AAAI2023「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」と、HuggingFace「Yes, Transformers are Effective for Time Series Forecasting (+ Autoformer)」の紹介です。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
PFN福田圭祐による東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」(2022年10月19日)の講義資料です。
・Introduction to Preferred Networks
・Our developments to date
・Our research & platform
・Simulation ✕ AI
PFCC special lecture on materials informatics_nanotech2023Matlantis
At nano tech 2023, PFCC’s Rabi Shibata gave a special lecture on materials informatics.
[Lecture summary]
The growing interest in materials informatics (MI) has recently pushed Japanese companies into launching various MI projects, some of which have made successful achievements. At the same time, however, the resulting influx of MI-related information has caused confusion among those who are willing to get into MI.
In this lecture, PFCC’s Rabi Shibata gave an overview of the current MI landscape and where PFCC’s universal atomistic simulator Matlantis plays it’s role in the industry. He also introduced his own case study to illustrate what motivates materials scientists to take up MI.
https://matlantis.com/
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
8. 8
PFN Confidential
● NNとしてみたときに不自然な箇所に手を加える
○ 変更点を元のポテンシャルの表現に戻し、「エネルギーの安定な結合を
原子が選ぶ」という物理的な解釈を与える
○ 解釈にもとづいて活性化関数の形を決定
● 結合が複雑に変化する原子シミュレーション
が可能に
NNとしての解釈を持つ物理シミュレーション
So Takamoto, et al., "Atomistic mechanism of graphene growth on SiC substrate: Large-scale molecular dynamics
simulation based on a new charge-transfer bond-order type potential", Physical Review B 97, 125411 (2018).
20. 20
PFN Confidential
● データセットが機械学習モデルの性能の上限を定める
● 物理シミュレーションの場合、データセットは与えられるものではなく、自分で
生成することが可能
○ 計算資源が強みになる
大規模データセットの生成
クラスター 主な計算資源
MN-1 (運用終了) [GPU] P100 x 8: 128台
MN-1b (運用終了) [GPU] V100 x 8: 64台
MN-2a
[GPU] V100 x 8: 128台
[CPU] Xeon 36 core: 32台
MN-2b
[GPU] A100 x 6: 42台
[GPU] A30 x 6: 42台
MN-3a [MN-core] MN-core x 4: 48台
21. 21
PFN Confidential
● 既知の材料データベースに留まることへの課題
○ 不安定な構造に対する情報の欠落、構造の多様性の確保
● 「(学習中の)機械学習モデル自身に探索してもらう」手法
○ 人手ではなく機械学習モデルが自己学習する
○ ゲームAIとのアナロジー
PFPデータセット
PFP # Samples GPU days
v0.0.0 3 x 10^6 6 x 10^4
v1.0.0 10 x 10^6 10 x 10^4
v2.0.0 17 x 10^6 15 x 10^4
v3.0.0 22 x 10^6 42 x 10^4 *
* 収束しなかった等の理由で学習に使用していないデータ
の計算時間を含む
Simulation
Add record
Training
Self play
Add structure
Training
PFP dataset Game AI