「視野を広げ、長期的な研究に打ち込める。」常に変化を続ける、松尾研での9年間。

Sorry, this entry is only available in Japanese. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. 今回ご紹介するのは、岩澤 有祐さんです。 岩澤さんは博士課程より松尾研に在籍し、特任研究員・特任助教・特任講師を経て、2022年より講師として研究活動を行っています。本記事では松尾研での在籍歴9年目となる岩澤さんに、研究内容や松尾研の魅力についてお伺いしました。   個人の研究から、エンジニアリングチームとの協働による大規模な研究まで幅広く推進。 ー松尾研ではどのような業務・研究をしていますか? 業務内容と言う意味で言えば、いわゆるアカデミアの業務としてイメージされることと大きくは変わらないと思います。研究を中心に、教育、学生指導なども行っています。ただ、研究と一口に言っても、個人のモチベーションベースで進めるようなものもあれば、よりトップダウンの研究プロジェクト、エンジニアリングチームと連携して進めるものなど様々なタイプの研究があります。 最近の個人的な研究としては、どうすれば大規模なモデルを効率的に新しいタスクで活用できるか?ということを中心に活動しています。機械学習の研究領域で言えば、転移学習・メタ学習・分布外汎化と呼ばれるような研究領域になります。特に最近は、非常に大規模なモデルの有効性が様々な領域で示されている流れを踏まえ、大規模なモデルであっても効率的に未知の環境やタスクに対して効率的に適応するための技術(Test-Time AdaptationやPrompting)に関する研究を行っています。 また、個人や数人での研究だけでなく、エンジニアリングチームと連携しつつ、チームで行っている研究もあります。 GAFAなどの組織が学習の研究を牽引している要因としては、良い研究者が集まっていることと共に、大規模な実験ができる体制が整っていることが挙げられます。インパクトのある研究を推進するためには、研究の下準備としてのデータ収集を始めとする、アルゴリズムアイデアの検討だけでは太刀打ちできない部分の検討が必要です。 勿論巨大企業の規模感には及びませんが、同じようなスキームを用いて個人では実現しづらい大規模な研究を推進できており、また、こうした研究を研究者自身が起案しリードできることは恵まれた環境と感じています。 参考) シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて 代表松尾豊インタビュー(前編) 松尾研基礎研究にかける思い 代表松尾豊インタビュー(後編)     ー研究以外にはどのような活動をされているのですか? 研究以外の活動として長く継続しているものとしては、Deep Learning輪読会があります。これは毎週金曜日に開催している勉強会で、Deep Learningに関する最新の論文を持ち回りで読むというものになっています。2015年から継続しているもので、もとは松尾研内部の人が中心でやっていたのですが、徐々に人が増えて今は松尾研の講義修了生を中心に様々なバックグラウンドの方が参加しています。 深層学習領域で有名なIan Goodefellow先生らが書かれた本の翻訳も、上記の輪読会での活動をきっかけに生まれました。本が出てすぐに有志での輪読会をしていたのですが、参加していた松尾先生が「版権取って翻訳したら良いのでは」と仰ったんですよね。当時私はまだ博士課程の学生で、そのスピード感にとても驚いたことを覚えています。翻訳・全体の監訳双方で関わらせて頂き、実際はとても大変だった記憶の方が多いのですが、貴重な経験だったと思います。 その他では深層学習に関する講座にも講師・運営として関わっています。学生指導も行っており、4月からは特任講師から講師に着任し、正式に学生の受け入れも行っています。   ーどのような思いで講師に着任されたのですか? 大学の中をより深く知りたかったこと、また研究室として引き受けられる学部生の枠を広げたかったという理由が大きいです。 有り難いことに、毎年多くの学生が松尾研への配属を希望してくれる一方、枠の関係上、数名しか配属できないという状況でした。 勿論所属が全てではありませんが、「深層学習、知能の研究がしたい」という意欲ある人にはできるだけ機会を作ってあげたいという想いがあります。その枠を増やせるなら、という思いで着任を決めました。     機械学習研究は、あらゆる領域への応用に繋がる重要なテーマ。…