どんなことをしているの?

こんにちは、京都のゲストハウスでボサノバを聞きながら、根上生也さんの「トポロジカル宇宙(完全版)」を読んでいる鈴です。すっかり秋ですね~

 

さて、少し時間ができたので、簡単な自己紹介タイム♪

私は今、数学の応用トポロジーの研究室に所属しています。
研究室の主な研究テーマは、位相幾何学的な手法を用いた、データ解析とセンサーネットワークの研究です。

 

そこで、私が現在やっているのは、ディープラーニングの理論の学習です。
オライリーシリーズの「ゼロから作るディープラーニング」というテキストと、岡谷貴之さんの「深層学習」というテキストを使っています。

まず、人間の脳内の神経回路網をコンピュータ上に表現することを目指した数学モデルを「ニューラルネットワーク」というのですが、「ディープラーニング(深層学習)」というのは、そのニューラルネットワークの発展版だと思ってください。

 

(脳の神経細胞ニューロンと呼ばれていて、脳全体では千数百億個のニューロンがあると言われています。それらの複雑なネットワークにより、人間は、自然な能力として、文字を識別したり、人の顔を見分けたりすることができますが、コンピュータでこういった作業をするのはとても難しいことでした。

 

そこで、人間の脳内のメカニズムをコンピュータ上で表現できれば、コンピュータでも人間と同じような、物体の識別やデータの分析ができるようになるのではないかというアイデアに基づいて、ニューラルネットワークアルゴリズムが開発されました。)

詳しい説明は省略してしまいますが、まず、数学の研究室でやりたいことは何なのかというと、DeepLearningに応用される、もしくは、それを超える手段として使われる、位相幾何学(数学の一分野)の理論の研究です。

 

位相幾何学は物理分野にもかなり貢献していますし、とてもホットな分野なので、物理学、情報学などとコラボする、垣根を越えた研究ができると考え、進路選択をしました。

やりたいことは、いくつかありますが、将来的には、データサイエンティスト、サイエンスライター、サイエンスコミュニケーターを名乗れるようになりたいです。

 

 

(もう一年以上、京都のデータ分析会社でインターンシップをさせてもらっているのですが、リアルな分析現場を見る機会をいただけて、データサイエンスの世界が身近になりました。

もちろん、大規模なAI研究をしようと思ったら、先端を行く企業や大学、研究機関に敵うとは思っていませんが、より生活に身近なかわいいAI(?)を作ったり、研究経験と人より多い専門知識と、研究期間にできるネットワークを最大限生かして、将来的にはAIコンサル的な働き方もできたらいいなと思っています。

 

あれ、自己紹介ではなくなってしまいましたね~

それはまた今度。よい一日を♪