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JTPA ギークサロン 戸上真人氏と「音源分離と確率統計モデル」について語る

8月のギークサロンでは、20年以上に渡って音声処理技術の研究開発に従事され、現在はパロアルト市のAmazon Web Services (AWS)にて Principal Applied Scientisを務められている 戸上真人氏をお招きします。

戸上氏は2017年~2018年にスタンフォード大学にVisiting Scholarとして所属された後、Line株式会社に入社されAI開発室 室長を務められています。これまでに登録特許が20件以上、査読あり国際会議での採択論文数が60件以上、また各種の受賞歴をお持ちであり音声認識・音源分離分野での第一人者として活躍されています。

近年ではスマートスピーカーやスマホによる音声アシスタント、リアルタイム翻訳や文字起こし、リモート会議システムでの話者認識など様々な場面で音声認識・音声処理が使われていますが、これらは各種の信号処理技術やDNNを用いたAIによる音声認識・処理技術の飛躍的な発展によるものと言えると思います。例えばカクテルパーティーのような様々な人が話すザワザワとした環境でも人間は聞きたい人の声を聞き取ることができ、これは「カクテルパーティー効果」と呼ばれていますが、雑音などがある中でも聞きたい人の声のみを分離する音源分離技術の技術進化が進んでいます。

本講演では、この音源分離技術の中でも特に複数のマイクロホンを用いた技術開発の歴史を、戸上氏が執筆された「Pythonで学ぶ音源分離」の内容に準じた形で概要をお話し頂きます。特に、数学的に何故音源分離問題が解けるのか不思議な部分がありますが、そのエッセンスを簡略的にご解説頂く予定です。

また、音源分離と確率統計モデルに基づく信号処理技術の関係性はとても強く、戸上氏は確率統計モデルを用いた信号処理を他分野で応用する際にも参考となる要素があると考えられています。加えて深層学習(Deep Learning)を音源分離に応用する際の一つの考え方である、音源分離と確率統計モデルの統合的な学習法について、戸上氏のこれまでの研究内容を中心にお話しを伺います。

■ アジェンダ

・音声認識、音声処理、音響処理など関連分野での最近の動向
・「カクテルパーティー効果」:音源分離技術とは?
・音源分離と確率統計モデルの統合的な学習法

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JTPAギークサロン 梶田秀司先生と 「ヒューマノイドロボット」について語る

9月のギークサロンでは、日本の二足歩行ロボット研究の草分けとして知られており、産業技術総合研究所でHRP-2やHRP-4Cといった日本を代表するヒューマノイドロボットを開発されてきた梶田秀司先生をお招きします。

梶田先生は倒立振子のアイデアを応用することで段差のある路面上での動的な二足歩行の実現に成功され、その後産業技術総合研究所の人間協調・共存型ロボットシステムプロジェクト(HRP)に参画されました。転倒した状態からでも起き上がれることで話題になったHRP-2や、女性型で人間に近い外見・動作が可能なことで話題となったHRP-4Cの開発にて歩行・運動制御を担当され、2007年には同研究所 ヒューマノイド研究グループ長に着任されました。2015年にはDARPAロボティクス・チャレンジにも出場されています。

著書には「ヒューマノイドロボット」があり、「科学技術に関する文部科学大臣表彰 科学技術賞」、「日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門 学術業績賞」などを受賞されているほか、現在までの自著論文の総被引用数は18000件を超えるなどまさに日本のヒューマノイドロボット研究を第一線で支えてこられた方と言えます。

当日はロボット技術の発展について、梶田先生が手がけられてきたロボット・プロジェクトを軸にしてご解説を頂きます。特に、日本のヒューマノイド・ロボット技術の発展の契機となったホンダのP2や産総研のHRP-2, HRP-4Cについてや、世界中の注目を集めたDARPAグランド・チャレンジについてのお話を伺う予定です。また今後のロボットの発展や社会実装に必要な要素技術などについてや、AIの発展がロボットに与える影響などについて、梶田先生の考えをお話し頂ければと思っています。

■ アジェンダ

・日本におけるヒューマノイド・ロボット技術 発展の経緯
・産業技術総合研究所 人間協調・共存型ロボットシステムプロジェクト(HRP)
・DARPAロボティクス・チャレンジについて
・今後のロボット技術開発に必要なもの
・AIの発展がロボットに与える影響

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JTPAギークサロン 山崎 富美氏と「コミュニティ」について語る

4月のギークサロンでは、ポケモンGOやIngress、ハリー・ポッター:魔法同盟などの位置情報ゲームやARテクノロジーのパイオニアであるNiantic社でAPAC担当のシニアマーケティングマネージャーを務める 山崎 富美氏 をお招きします。

山崎氏は、Niantic入社前はGoogle Japanにて Developer Relations Japan LeadとしてGoogle Developer Day JapanというGoogle I/Oに次ぐ開発者イベントにて主催を務めるなど、日本の開発者コミュニティと大きく関わる一方、東日本大震災をきっかけにさまざまな復興支援プロジェクトを立ち上げてこられました。

その後USのGoogle本社に異動し、テクノロジーを使って社会に貢献する「Google Social Impact」チームではCivic Innovation, Google Crisis Response, Developer Relationsを担当、モバイル分野での先端研究を行う「Google ATAP」(Advanced Technology and Projects)チームではProject SoliとProject JacquardのDeveloper RelationsとProgram Managerを担当。

その後大規模なユーザーベースを持つNiantic社にコミュニティマネージャーとして入社され、現在はシニアマーケティングマネージャーとしてご活躍されています。

近年、ユーザーのライフスタイルの変化が速く、また企業側のプロダクトリリースのサイクルも柔軟になってきている中、ユーザーとの良好な関係を築き、またユーザーコミュニティの成長を助けることは大変重要になっています。企業側がプロダクト開発やマーケティング活動を行う中、ユーザーの声を聞き、ユーザーと企業を結びつけながら、時にはユーザー同士のつながりも促進するなど、コミュニティの円滑な運営が重要です。

当日は山崎氏にご登壇頂いてコミュニティとの関わり方やコミュニティの作り方、コミュニティマネジメントについてお話頂きます。特に自社プロダクト/サービスにとって開発者コミュニティやユーザーコミュニティと良好な関係を作ることのメリットやその実例、またその難しさなどについても共有して頂く予定です。

■ アジェンダ

・コミュニティとの関わり方・コミュニティの作り方
・プロダクト/サービスにとってのコミュニティマネジメントの重要性

■ プログラム

米国太平洋時間 2021年 4月 16日 (金) 7:00PM-
日本標準時間  2021年 4月 17日 (土) 11:00AM-

7:00PM 〜 7:45PM   山崎氏のご講演
7:45PM 〜 8:15PM   質疑応答など
8:15PM 〜 8:45PM頃   その後希望者でネットワーキング (Gatherを利用します)

参加は無料。申し込みは下記Meetupリンクにて。参加用のURLは申し込み後に表示・通知されます。
https://www.meetup.com/JTPA-Japanese-Technology-Professionals-Association/events/277389031/

■スピーカー:

山崎 富美 (やまざき ふみ) 氏
Linkedin:https://www.linkedin.com/in/fumiyamazaki/

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JTPAギークサロン 古森 泰氏と「ポストコロナ時代のスタートアップ投資」について語る

2月のギークサロンでは、シリコンバレーのベンチャーキャピタル GFR FUND にてパートナーとしてシードステージを中心としたスタートアップへの投資を行っている古森 泰氏をお迎えします。

GFR FUNDでは2018年に3000万ドル規模のGFR Fund IIを設立するなど、VR/AR、AI、ブロックチェーン、eスポーツ、ストリーミング等の先端的な技術・メディアやエンターテインメント分野を中心に投資を行っています。さらには GFR Covid-19 Angel Fund を立ち上げるなど、ポストコロナでも成長が見込まれる分野への積極的な投資を行っています。

古森氏は元はGREE株式会社にてサーバーサイドのエンジニアやソーシャルゲームのプロダクトマネージャーを勤められていて、テックやゲーム業界でのバックグラウンドもお持ちです。当日はそんな古森氏に、GFR Fundが今までに出資されてきたユニークなスタートアップの紹介や投資業界の最近の動向についてのお話を頂きます。特にコロナ後において古森氏が注目している分野・技術への紹介などもお話し頂く予定で、さらには会の後半では古森氏に自由に質問ができる時間を設けますのでお楽しみに。

またスピーチ・質疑応答の終了後にはGatherというWebアプリを用いた懇親会を30分ほど予定しております。こちらは当日お知らせするURLにWebブラウザからアクセスいただくだけで会場への出入りが可能です(PCのChrome/Firefox対応)。会場はゲームのような世界観で、自由に動き回り、アバター同士が近づくことで会話が可能になります。リアルの会場に近いかたちでの交流を是非この機会に皆様に楽しんでいただければ幸いです。会場で皆様にお会いできるのをスタッフも楽しみにしております!

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JTPAギークサロン 松尾 真一郎先生と「Trusted Web」について語る

11月のギークサロンではジョージタウン大学教授の松尾 真一郎先生をお迎えして、COVID-19によって顕在化したインターネット上の”Trust”の問題とその解決にむけた動きについてお話し頂きます。

IoTやAI、自動運転などの発展によって実生活がデジタルサービスにより大きく依存していくことが見込まれます。ところが現状のWebでは行き交うデータの信頼性を確認する手段に乏しく、またユーザーの個人データがその意図に反して流通してしまってもそれを止められないなどの問題があります。そのためデータは一部のテック企業のサービス・ドメイン内でのみ流通し、ユーザーはその中に強くロック・インされてしまい結果的に公正な競争が疎外されてしまうといった懸念もあります。

また、COVID-19によって、社会的な活動の多くがオンラインに移行しましたが、Internetはグローバルなデータ転送の仕組みを実現し、COVID-19時代のオンラインの活動を支えている一方、人間の社会を実現するTrustをオンライン上だけで完結する機能は備えていません。

そういった将来社会へのニーズを踏まえ、次世代のWebアーキテクチャとして必要な技術を議論・実装していくための動きが始まっています。政府の主導でTrusted Web推進協議会(座長は慶應義塾大学の村井純教授)が結成され、本年10月15日には第一回目の会合が行われました。

同協議会ではWebプロトコル、暗号化技術、OS、インフラなど包括的に議論して取りまとめ、来年4月に開催される世界経済フォーラムで各国政府や企業に向けて提案し、実装を呼びかける計画とのことです。

松尾先生は推進協議会のメンバーでもあり、また暗号と情報セキュリティの研究者として多くの国際的な研究グループや技術委員会にてチェアマンやリーダーを努められてきています。また先生の呼びかけにより協議会での議事録や資料がgithub上で公開されるなどその動きが注目されています。当日は松尾先生に、Trusted Webの概念についてや推進協議会の今後の動きについてなどのお話を伺う予定です。

■ アジェンダ

・COVID-19によって顕在化したTrustにまつわる問題
・オンラインの社会生活におけるTrustを実現するために必要なこと
・Trusted Web推進協議会の活動と今後の動き

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Tech Talk Vol.6 “コンピュータビジョン今昔物語” by 皆川卓也氏

JTPAではオンラインの勉強会として全6回の機械学習/ディープラーニングの勉強会をホストしてまいりました。その過程で非常に沢山の分野の技術がディープラーニングにより大きな性能の向上を果たしていることを見てこれたと思います。

今回のTech Talkイベントでは今までの勉強会の総集編として、株式会社ビジョン&ITラボ 代表取締役の皆川氏をお招きしてお話をして頂きます。皆川氏はこれまでにも数多くのコンピュータビジョンを用いたシステム・サービスをリリースしてこられた他、2010年より”コンピュータビジョン勉強会@関東”を主催されこれまでにも50回を超える勉強会をオーガナイズされてきています。

特にCVPR論文読み会など人気のある会では複数回に分けて開催されそれぞれ数百人以上が参加するほどの活況となっており、皆川氏はここ10年の画像処理技術とディープラーニング技術の動きについて非常に詳しくまた網羅的に理解されています。

当日は”コンピュータビジョン今昔物語”として、画像処理分野でディープラーニングが伸び始めたことで何が起きたのか。あるいは既存のアルゴリズムがディープラーニングにどのように置き換えられていったのかなど、今までの勉強会とは違って技術動向についてより広い視点でのお話を伺えればと思っています。

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JTPAギークサロン: 川崎瑛生氏と「世界最高精度の時計の作り方」について語る

最近のニュースで、東京スカイツリーの展望台と地上に2個の原子時計を設置してタワーの上下で時間の流れが僅かに異なることを実際に測定したという記事をご覧になった方もいらっしゃるでしょう。また、我々の生活にすっかり不可欠となったGPS技術では、現在位置を知るために複数のGPS衛星から発信される電波の発信時刻と受信時刻の差を原子時計を使って正確に計測することで各衛星との距離を算出する方法が用いられています。このように原子時計は案外我々の身近なところに使われていますが、その仕組みはどうなっているのでしょう?なぜこれほど正確な時間計測が可能なのでしょうか?

2020年7月のJTPAギークサロンは、スタンフォード大学物理学科にて博士研究員として原子物理の研究を行われている川崎瑛生(Akio Kawasaki)氏をお迎えして原子時計の世界について詳しくお話しいただきます。前回のギークサロンに引き続き、Zoomを使ったオンライン開催となりますので、日本など遠方からも参加できます。事前質問も受け付けていますので奮って質問をご投稿ください(詳細は下記)。

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JTPAギークサロン: 新妻耕太氏と「新型コロナウイルスと免疫学の最前線」について語る

2020年6月のギークサロンは、スタンフォード大学医学部にて博士研究員として免疫学や再生医療の研究を行われている新妻耕太氏をお迎えします。ギークサロンとしては初めて、Zoomを使ったオンラインでの開催となります。

新妻氏は筑波大学で生物学と免疫学を学び、大学院時代に自然免疫細胞に発現し炎症を活性化する新規分子(CD300H)を発見され、特異的モノクローナル抗体を開発されました。2015年にはカリフォルニア大学サンフランシスコ校にて客員研究員として、マウスサイトメガロウイルス感染に対する免疫応答解析に取り組まれました。筑波大学で博士号を取得された後、2018年5月よりスタンフォード大学医学部にて幹細胞生物学と再生医療の最先端研究で知られる中内啓光教授の研究室に博士研究員として勤務されています。

新妻氏はこの度の新型コロナウイルス禍が本格的な広がりを見せ始める直前の2020年3月初旬にYouTubeチャンネル「新妻免疫塾 K&L Immunology Club」を開設され、専門用語を使わずにウイルスに関する基礎知識を分かりやすく解説するビデオを多数シリーズ配信されています。このチャンネルは山中伸弥教授の新型コロナウイルス情報サイトに紹介されるなどして、今では日本の中学校の教材として使われるほど視聴者層が広がっています。

当日は新妻氏がご自身のYouTubeチャンネルで配信されているウイルス解説スライド等を用いながら、専門的な背景知識を遠慮なく織り交ぜたギークサロン向けの踏み込んだスタイルでお話しいただきます。また、講演の流れの中でご自身の研究分野に関わる免疫学・幹細胞学・再生医療に関する最前線の話題にも展開して頂く予定です。

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JTPAギークサロン 吉川 大地氏と「ゼロからの機械学習を使ったプロダクト開発」について語る

11月のギークサロンではフラクタ社(Fracta Inc)にてCTOとして開発を指揮されていた吉川氏をお迎えします。

吉川氏は東京工業大学 大学院を首席で卒業後、安川電機、スタンフォード大にて移動ロボットやマニピュレータについて、ハイボット社では配管点検ロボットの組み込みソフト開発に従事されてきました。そして2017年度よりフラクタ社のCTOとして、米国で社会問題化している老朽化した水道管の更新を最適化するための水道管劣化予測サービスの開発を指揮されていました。 (フラクタ社は2018年に栗田工業に$74Mのバリュエーションで過半買収されました)

吉川氏の専門はロボティクスではありましたが、氏はディープラーニングの基本コンポーネントの自作や機械学習を使ったハンドトラッキングの実装などを通して常に機械学習のアルゴリズムに接してきており、フラクタ社の水道管劣化予測にも機械学習が使われています。

一般的に機械学習を利用したソリューションを設計する上でチャレンジングなポイントとして、機能の開発に関わる工数や性能の見込みを立てることが難しくプロダクトの開発設計が難しいという問題があります。限られた時間と情報の中でどのようなモデルを使うべきかを早期に選択する必要があり、不慣れなスタートアップが採用するには敷居が高いのが現状ではないでしょうか。

当日は吉川氏に機械学習を使ったプロダクト設計における流れをご紹介頂き、さらにプロダクトチームとエンジニアリングチームの連携の重要性についてなどお話しして頂きます。

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JTPAギークサロン 八井田 翔氏と「機械学習の物理」について語る

10月のギークサロンではFacebook AI Research (FAIR), Research Scientist の八井田氏をお迎えします。

実は八井田氏の元々の専門は超ひも理論(素粒子論)で、スタンフォード大学にてブラックホールの研究で博士号を取得されています。その後MIT、Duke大学にてガラス転移についての研究を続けられた後、物理学の知見を機械学習に応用するというユニークなアイデア・研究の実現を行うために機械学習の分野に転身しFacebook AI Researchにて新たな研究を進められています。

 

ディープラーニングなどの最近の機械学習モデルにおいてはオプティマイザと呼ばれる学習のコアとなっているアルゴリズムがあります。当日は八井田氏の今までの素粒子論・ガラス転移に関する研究についてご紹介していただいた後、このオプティマイザについて簡単な解説をして頂きます。一見すると全く関係のないこの二つの分野ですが 、実はヒントが得られる部分があり、そこから八井田氏の現在の機械学習における研究が生まれたのではないかと期待しています。当日はこれらを踏まえた上で改めて八井田氏の現在の機械学習の研究についてご解説頂きます。

 


◾️時間・場所

10/4 金曜日 WSGR 弁護士事務所 ( 650 Page Mill Road Palo Alto, CA ) にて

参加申し込みはmeetup.comにてお願い致します:https://www.meetup.com/JTPA-Japanese-Technology-Professionals-Association/events/264907888/

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