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こんにちは、松尾研 広報チームです。
2021年もまもなく終わり。
本日は、2021年の松尾研の活動をまとめて振り返ります！
1.論文
今年は下記の国際学会や論文誌などに採録されました。
◆NeurIPS2021
SPOTLIGHT「Test-Time Classifier Adjustment Module for Model-Agnostic Domain Generalization」
著者：Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo
「Co-Adaptation of Algorithmic and Implementational Innovations in Inference-based Deep Reinforcement Learning」
著者：Hiroki Furuta, Tadashi Kozuno, Tatsuya Matsushima, Yutaka Matsuo, and Shixiang Shane Gu
◆ICML2021
「Policy Information Capacity: Information-Theoretic Measure for Task Complexity in Deep Reinforcement Learning」
著者：Hiroki Furuta, Tatsuya Matsushima, Tadashi Kozuno, Yutaka Matsuo, Sergey Levine, Ofir Nachum, and Shixiang Shane Gu
◆ICLR2021
「Group Equivariant Conditional Neural Processes」
著者：Makoto Kawano, Wataru Kumagai, Akiyoshi Sannai, Yusuke Iwasawa, and Yutaka Matsuo
「Deployment-Efficient Reinforcement Learning via Model-Based Offline Optimization」
著者：Tatsuya Matsushima, Hiroki Furuta, Yutaka Matsuo, Ofir Nachum, and Shixiang Shane Gu
◆EMNLP2021
Findings「Subformer: Exploring Weight Sharing for Parameter Efficiency in Generative Transformers」
著者：Machel Reid, Edison Marrese-Taylor, Yutaka Matsuo
「AfroMT: Pretraining Strategies and Reproducible Benchmarks for Translation for 8 African Languages」
著者：Machel Reid, Junjie Hu, Graham Neubig, Yutaka Matsuo
◆ACL-IJCNLP 2021
Findings「LEWIS: Levenshtein Editing for Unsupervised Text Style Transfer.」
著者：Machel Reid and Victor Zhong
◆UAI2021
「Improved Generalization Bounds of Group Invariant / Equivariant Deep Networks via Quotient Feature Spaces」
著者：Akiyoshi Sannai, Masaaki Imaizumi, Makoto Kawano
◆Machine Learning (Springer)
「Information-theoretic regularization for learning global features by sequential VAE」
著者：Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo
◆Web Intelligence
「Graph-based Knowledge Tracing: Modeling Student Proficiency Using Graph Neural Network.」
著者：Hiromi Nakagawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo
◆L4DC
「Estimating Disentangled Belief about Hidden State and Hidden Task for Meta-Reinforcement Learning.」
著者：Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo
◆Advanced robotics
「A survey of multimodal deep generative models, Advanced Robotics」
著者：Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo
◆人工知能学会
「行動時刻を考慮した条件付き変分オートエンコーダによる推薦システム」
著者：保住 純，岩澤 有祐，松尾 豊
◆情報処理学会
「深層ニューラルネットワークによるクラスと幾何変換の同時分類確率を利用した分布外検知, 情報処理学会論文誌」
著者：岡本弘野，鈴木雅大，松尾 豊
◆情報処理学会論文誌トランザクションデジタルプラクティス
「LSTMモデルによる金融経済レポートの指数化」
著者：山本裕樹, 落合桂一, 鈴木雅大, 松尾豊
2.講義
松尾研では、深層学習、データサイエンス、Web工学の各種講義を開講。
2021年度は新たに「AI経営寄附講座」「世界モデル・シミュレータ寄附講座」の２つの寄附講座が設立され、総受講生数は年間でのべ3,200名となりました！（昨対比160%）
AI経営寄附講座が開設し、６月から東大院生を対象に14回の講義を開催。
参加学生は、実務家からAI×経営について、バーティカル（業界特化）・ホリゾンタル（業界横断）で学習後、グループに分かれ社会課題を解決するAIソリューションについて検討、プレゼンテーションを実施しました。
2022年１月からは社会人向けプログラムが開講し、次回東大院生向け講義は2022年４月の予定です。
◆世界モデル・シミュレータ寄附講座が開設 「世界モデルと知能」22年１月開講
松尾研の研究注力分野である「世界モデル」をテーマとした寄附講座が開設しました。
22年１月からは「世界モデルと知能」講義がスタート。160名を超える申し込みがありました。
自然言語処理・強化学習・生成モデルに加えて４テーマ目「画像認識」のプログラムが開講。400名以上が参加しました。
従来サマースクール で開講していた「深層強化学習」はオータムセミナーで開催しました。
☆2022年３月 スプリングセミナー開講
情報の公開は2022年１月頃を予定しています。
募集開始の際には松尾研Twitter（@Matsuo_Lab）で告知いたします。
◆工学系研究科「アントレプレナーシップ教育デザイン寄附講座」が開設
大学発スタートアップのさらなる創出に向け、研究科全体のアントレプレナーシップ教育をデザインするために開設されました。（写真は開設記者会見の時のもの）
松尾教授は坂田教授・各務教授・田中准教授とともに、企画・監修を務めています。
10月からは、13回の講義を開講し、ディープテック×グローバル起業をテーマに120名以上の学生が学びました。
22年４月からは学部１〜２年の駒場学生を対象としたプログラムが開講予定です。
3.各種勉強会・サークル活動
松尾研では、研究者や学生を対象に、最新論文を実装する各種勉強会・サークル活動を実施しています。
Deep Learningに関する最新論文をプログラミングコードに落とし込む修行の場「DLHacks」が再開しました。毎週（金）18時〜定期開催しています。
松尾研が主催する講義の修了生（且つ社会人を除く現役学生）であれば、どなたでも参加可能。
技術力を研鑽したい方は、修了生向けSlackでの定期募集からご応募ください！
WRS（ワールドロボットサミット2020）パートナーロボットチャレンジ（リアルスペース）で２位入賞を果たしました！
ロボコンチームはTRAIL (Tokyo Robot And Intelligence Lab)という松尾研のサブグループを作り活動中です。
興味のある方はぜひTRAILのWebサイトをご覧ください！
WRSの当日の様子（YouTube配信）：https://m.youtube.com/watch?v=ElUb8bfSC34
4. 起業支援
松尾教授監修のAIスタートアップ起業家育成プログラム「松尾研 起業クエスト」が立ち上がり、第一期修了生から２社松尾研発スタートアップが新しく誕生しました。
β版サイトも12月末にオープンしています。（写真は３rdステージでのACES訪問の様子）
松尾研発スタートアップとは、松尾研出身者が創業または松尾研の支援を受け創業された企業の内、技術・事業力共に成長可能性が認められ、且つ松尾研の理念に共感し共に後進の育成に取り組む、選抜されたスタートアップ企業群です。
2021年は約２年ぶりに３社誕生し、全12社となりました。松尾研発スタートアップについてはコチラのページでご確認ください。
5.新メンバー募集
松尾研では拡大する活動に応じ新メンバーを随時募集中です！現在の募集はWantedlyをご覧ください。
以上、2021年の松尾研の主なニュースをご紹介しました！
どうぞ良いお年をお迎えくださいませ。
新年もよろしくお願い申し上げます。
