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2019年6月11日 (火)

強い!すごいぞ!CNNの自動探索!《コンピュータサイエンス専攻/スイミー》

このブログも3回目ですね!

大学院ブログのCS専攻担当
スイミーです。

今回も前回に引き続き研究の紹介です!

今回は同研究室で研究に取り組んでいる院生のKさんにお話をお聞きしました。

スイミー「まずはご自身の研究内容を教えてください」
K「研究ではConvolutional Neural Network(以下CNNと略記)による学習と進化的計算による探索を用いて視覚機能のモデルを自動生成しています。これにより研究者の発想の枠組みに捕らわれずに、実際の脳処理を再現している可能性のあるモデルを網羅的に獲得することができると考えています。探索する対象については図地分離モデルを扱っています」
スイミー「おおΣ(・□・;)すごく難しそうですね。因みに図地分離って、どういうものなんですか?」
K「リンゴを手に持った状態を思い浮かべてもらえればわかりやすいです。この場合だとリンゴが図で、それ以外が地(背景)となっています。逆に真ん中に穴の開いた布の場合だと、布の部分が図で、穴が地(背景)になります。こういった図と地の判別を自動で行えるようにしているんです」
スイミー「なるほど(´-ω-`)わかりやすい説明ありがとうございます」

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スイミー「それでは研究に取り組んだきっかけというのはどのようなことがあるのでしょうか?」
K「研究に取り組んだきっかけはイメージによるところが強いです。『CNN、人工知能、自動探索』って何か強そうじゃないですかw。元々、自動生成に興味があり、それができる研究を選びました」
スイミー「イメージでやりたいことを決める人は多そうですよね」

スイミー「それでは研究の面白さとしてはどのようなことがあるのでしょうか?」
K「分かっていないことが徐々に分かっていく感覚というのはやはり、楽しいですね。図地分離自体は研究室に入るまで触ったことがなかったんですが、タスクの一つとしてやっていくうちに仕組みがわかってくると楽しくなりました! 図地分離はまだまだ未知の分野なので、自分が誰も達成していなかったことを達成していく感覚というのは中々味わえないものじゃないですよ!」
スイミー「実際に触ってみて興味が湧いたというのは他でもありそうですね!」
K「はい! 他にも研究をしていれば、様々な知識が身に付きます。また、成果として学会に出せば、自分の爪痕を残すこともできます。研究室だと個人で使えないリソースを使えるのも大きいですね」
スイミー「そうですね! それらは研究室でしか行えないことですね」

スイミー「それでは研究の大変さというのはどういったところでしょうか?」
K「進捗度合いがわからないことが辛いですね。最先端を走っていると目の前には誰もいないので、誰とも比較できませんし、どう進めていけばいいのかも自分で決めなければなりません。自分が間違った方向に進んでいるのか、正しい方向に進んでいるのかもわからないですからね」
スイミー「分かります(`・ω・´)未知のものを探索するというのはそれだけ難しいということですね」

スイミー「研究の成果はどういったところで役立っていくと考えていますか?」
K「今やっているのはCNNの構造を自動生成することです。これは図地分離だけではなく、他のタスクにも応用できるはずです」
スイミー「例えばどのようなところでしょうか?」
K「画像識別においては特に役立つでしょうね。図地分離モデルを精確に生成できたのなら、奥行きの識別ができているはずです。自動運転時の立体的な空間を画像で識別する際には力を発揮できます」

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スイミー「最後に学部生や院進学を悩んでいる人に向けて一言お願いします」
K「頑張って研究してくれー!」
スイミー「それだけ?w」
K「研究したいなら院に行くべき! 新しいことを解明したかったら、院で研究しましょう!」
スイミー「ご自身の研究について教えていただきありがとうございました」

次回のブログもお楽しみに!

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