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⑦理論物理学の方法で、イノベーションの種を探す

2017.04.06

Updated by Masayuki Ohzeki on April 6, 2017, 06:00 am UTC

「世の中はシンプルな法則で出来ている」と考えるのが、理論物理学の信念である。カンニング検出システムで使われた技術は、カンニングという1つの事例にだけあてはまるものではなく、よくよく探してみれば同じ技術が適用できる現象はたくさんある。このように目線を変えて外を眺めてみれば、イノベーションのチャンスが転がっている。大関の開発したシステムでは、「カンニング」を「滅多にないけどあると困るもの」と捉え、それを見つける技術を用いた。この発想を応用すれば、痴漢を自動で見つけるシステムも開発可能である。


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」#7
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。