【出展レポート】2018年度人工知能学会全国大会

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2018年人工知能学会全国大会(第32回)が、6月5日(火)~8日(金)に城山ホテル鹿児島(鹿児島県鹿児島市)にて開催されました。

GRIDは、昨年に引き続き、4日間にわたる展示ブースでは、機械学習/深層学習AI開発プラットフォームReNomのデモを交えての紹介と、「R&Dエンジニア」「データサイエンティスト」の採用に向けて、学生の皆さんとフランクに面談をしました。
展示ブースへの来場者の皆さんは、アカデミック関係者が多く、AIをビジネスに応用している事例等の情報交換や意見交換をしたり、実際にReNomTAGのデモを活用しながら使いやすさを体験して頂いたり、ReNomに大変興味を持っていただきました。

2日目は、インダストリアルセッションに、弊社エンジニアの小野寺が登壇しました。「ReNomチュートリアルのビジネス活用について」と題して、深層学習や機械学習を実際のビジネスに活かすために,GRIDが提供しているReNom チュートリアルについて紹介しました。

インダストリアルセッション後、ReNomチュートリアルが日本語でも書かれていることや、1つのサイト内にアルゴリズムの解説やソースコードも公開しているのは、便利であるというお声をいただきました。また、アルゴリズムの解説と,ソースコードが公開されていることにより、機械学習の経験が少ないエンジニアでもモデル構築が出来るので、社内でのエンジニア育成にも役立つと、エンジニア育成に苦戦している企業方の声には重みを感じました。

今回初めて、電気通信大学との共同研究についてインタラクティブ発表をしました。発表した論文は下記4本です。

■Hybrid Policy Gradient for Deep Reinforcement Learning
https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2018/3Pin1-30/public/pdf?type=in

■​​特徴グラフを用いた汎用型CNN深層学習手法の開発https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2018/4Pin1-01/public/pdf?type=in

■​​離散および連続的動作空間における深層強化学習を用いたスマート​エ​ネルギーシステムの最適化
https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2018/4Pin1-12/public/pdf?type=in

​■量子自己符号化器の開発
https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2018/4Pin1-13/public/pdf?type=in

企業と大学との共同研究の論文発表が少なく、特に「特徴グラフを用いた汎用型CNN深層学習手法の開発」のインタラクティブ発表は、注目度が高く、先生方をはじめ多くの大学院生や学部生が訪れ、終始活発な議論が交わされていました。

速報によると今回は、過去最多の2,572名が参加され、益々、人工知能に対する注目度と期待は高まっています。様々な分野でイノベーションが始まろうとしており、ワクワクします。
引き続き、学会や様々なイベントにてGRIDの取り組みなどをご紹介していきますので、楽しみにしていただけると幸いです。
GRID展示ブースやインダストリアルセッション、インタラクティブ発表にお越し頂いた皆様、どうも有難うございました。

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