テクノロジー TECHNOLOGY

世界との差を巻き返せるか!?立教の大学院がAIに特化した研究科を開設

HERO X 編集部

脱「MARCH(*日本の大学群の通称)」宣言により注目を集める立教大学が2020年4月開設を目指して AI に特化した大学院研究科を設けることを発表した。メディカル、スポーツとテクノロジーの融合のなかで、今後ますます連携が見込まれるであろう AI 分野の研究に同大学はどう切り込もうとしているのか。

大学や企業研究所での研究が加速度的に進む人工知能 AI。だが世界的に見れば日本の研究はまだまだ浅く、アメリカや中国が拠点となりつつあるのが現状だ。最先端を追いかける研究が注目されるなかで、立教が視線を注いだのは AI やデータサイエンスに関わる人材の不足。AI 開発における国内の現状について、数カ月間の短期的な講座や研究室単位での部分的な取り組みに留まるものが多く、機械学習や深層学習(ディープラーニング)を中心とした AI 領域について学習・研究するカリキュラムが少ないのではないかと判断、これらの部分を中心にカリキュラムを設置し、文理融合型のプロジェクトを実際に動かす研究科を立ち上げることにした。

企業との連携も強化、産学連携による社会実装にも積極的に取り組む環境を整えるとしている。輩出する人材のモデルとして、「AIサイエンティスト」、「AIエンジニア」「AIプランナー」、「AIプロデューサー」といったものを置き、倫理的、法的、社会的諸課題に配慮したスペシャリストの育成を目指す予定だ。

育成する人材モデル

AI サイエンティスト
機械学習の数理モデルを深く理解し、高度な情報科学や統計学の知識を持ち、論文から最新の AI 技術を実装できる力を育成。先端的な機械学習モデルを主導できる人材を目指す。

AI エンジニア
エンジニアやプログラマー経験のある社会人が、AI 関連技術と既存技術を合わせて発展的に生かす力を育成。既存の AI 技術をソフトウェアで実装でき、実データに対して機械学習の応用ができる人材を目指す。

AI プランナー
基礎的な AI 関連知識を有し、業務活用を企画できる力を育成。ソフトウェア実装を経験し、エンジニアやプログラマーとコミュニケーションできる人材を目指す。

AI プロデューサー
ビジネス経験の豊富な社会人が、幅広く、そして深い AI 関連の知識や技術を身に付ける。それらを生かして製品開発やサービスの企画立案を主導できる人材を目指す。

医療の現場でも画像診断ソフトの開発をはじめ、AI技術を使った新しい研究が進められているが、この研究科の出現は医学の専門知識を持ちながら AI サイエンティストとしての力をつけられるチャンスとも言えよう。選考は今年4月下旬ごろを予定している。詳しくは同大学のHPへ。
https://ai.rikkyo.ac.jp/
※2019 年4月下旬に文部科学省へ設置届出を予定、記載されている内容は予定であり、変更の可能性がある。

[TOP動画引用元:https://youtu.be/mi8VelUvwpo

(text: HERO X 編集部)

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テクノロジー TECHNOLOGY

自ら起き上がり方を学ぶ 犬型四脚ロボット“ANYmal”の未来とは?

長谷川茂雄

数々のメディアで取り上げられ、その高い能力が世界で認知されている犬型四脚ロボット“ANYmal”。そもそもは、被災地での救助目的で、研究、開発されたこのプロダクトは、これまで、悪路を難なく移動するだけでなく、荷物を運搬したり(10kg程度まで可能)、音楽に合わせてダンスを創作したりと、ユニークなパフォーマンスを披露してきた。そしてこの程、スイスのチューリッヒ工科大学の Robotic Systems ラボが発表した論文によると、進化途上の ANYmal は、開発されたシミュレーション・システムにより、転んでも自分で起き上がることを学習するようになったという。その驚くべき能力とは?

ロボットが強化学習すれば
これまでにない進化が得られる

スイスのチューリッヒ工科大学の Robotic Systems ラボで開発されたANYmal は、防水・防塵性能に優れ、あらゆる地形に対応してスムーズに移動できる画期的な犬型四脚ロボットだ。

高度な自律性を持つことから、オペレーターが操作せずとも、人間が踏み入れることができない場所で作業をしたり、物資を運搬したりすることができる。それゆえ、被災地での救助作業を中心に活躍が期待されている。

2016年に設立された会社、ANYbotics で商品化されると、常にその機能をアップデートさせてきた。とはいえ、ロボットに新たな動作を教え込むには膨大なコストと時間、そして労力がいる。

その問題をある程度解決するには、適切なシミュレーション・システムを備えて、ロボット自らが強化学習することが求められる。Robotic Systems ラボは、それが可能だと実証する論文を発表した。

この論文のなかには、「シミュレーションデータを、以前よりも簡単に、ロボットへ変換できるニュートラル・ネットワークが開発できた」と書かれている。

このネットワークにより、同時に2000台の ANYmal の動作を、リアルタイムでシミュレーションすることができるという。それはつまり、どんなアルゴリズムがどんな結果をもたらすのかを、短時間で調べることが可能になったということだ。

さらなる進化を果たした ANYmal は、エネルギー効率がアップし、スピード・ウォーキング記録を25%上回り、加えて、一定の速度で動くという命令にも従うことができる。

しかも人間がどんなに転ばそうとして蹴ったとしても、常に直立状態を保つことができるばかりか、驚くべきことに、転倒させた場合は、どんな姿勢であっても自ら起き上がる能力を獲得したのだそうだ。

この従来の方法では得られなかった進化は、同様の複雑さを持つ他の四脚ロボットにはないものだ。これからも強化学習によって ANYmal がいったいどんな進化を遂げるのか? 期待せずにはいられない。

 

(text: 長谷川茂雄)

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