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①なぜ理論物理学者が機械学習を研究したか

2016.10.25

Updated by Masayuki Ohzeki on October 25, 2016, 13:18 pm UTC


機械学習とは情報学の分野であり、理論物理学者である大関にとっては異分野と言える。それではなぜ大関は機械学習の研究をするのだろうか。機械学習とは膨大なデータの背後にある本性を読み取る技術であるが、この機械学習の一つにスパースモデリングがある。この技術は「世界はシンプルに出来ている」と仮定することで正確な推定を可能にする。一方理論物理学の目的は、「世界のシンプルな法則を発見する」ことであり、スパースモデリングの仮定と合致する。これこそが大関が機械学習を現在研究する理由と言える。

 


東北大学大学院情報科学研究科 准教授 大関真之の語る「価値創造プロセスを革新するための手法」
2015年10月27日(月)19:00~21:30
東北大学大学院情報科学研究科 応用情報科学専攻 准教授 大関 真之(おおぜき まさゆき)
http://scholar.tokyo/

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大関 真之(おおぜき・まさゆき)

1982年東京生まれ。2008年東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻博士課程早期修了。東京工業大学産学官連携研究員、ローマ大学物理学科研究員、京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻助教を経て2016年10月から東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻准教授。非常に複雑な多数の要素間の関係や集団としての性質を明らかにする統計力学と呼ばれる学問体系を切り口として、機械学習を始めとする現代のキーテクノロジーを独自の表現で理解して、広く社会に普及させることを目指している。大量の情報から本質的な部分を抽出する、または少数の情報から満足のいく精度で背後にある構造を明らかにすることができる「スパースモデリング」や、次世代コンピュータとして期待される量子コンピュータ、とりわけ「量子アニーリング」形式に関する研究活動を展開している。平成28年度文部科学大臣表彰若手科学者賞受賞。近著に「機械学習入門-ボルツマン機械学習から深層学習まで-」、「量子コンピュータが人工知能を加速する」(共著)がある。