Posts on Apr 2017

Preferred Networks社員がOpenAIに客員研究員として出向

2017年4月10日より、Preferred Networksエンジニアの藤田康博がカリフォルニア州サンフランシスコにあるOpenAIに客員研究員として出向しました。

OpenAIは人工知能研究の非営利組織で、数多くの著名な研究者が重要な人工知能の課題に取り組んでおり、その特許や研究成果を一般に公開しています。

藤田はゲーム人工知能に強く興味を持つ研究者で、Chainer上の深層強化学習ライブラリ、ChainerRLの開発者でもあります。

9月までの出向期間で、藤田はOpenAIのプロジェクトに参加し、その成果も公開される予定です。

Preferred Networksは研究コミュニティに積極的に参加し、この分野で同様のコラボレーションやイニシアティブを通じて研究推進への貢献を続けて参ります。

インテルとPreferred Networks、ディープラーニング向けオープンソースフレームワークChainerの開発で協業インテル アーキテクチャ上でChainerの実行パフォーマンスの大幅な向上を目指す

インテルコーポレーション(本社:米国カリフォルニア州サンタクララ)と株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者:西川徹、以下、PFN)は、本日、PFNが開発・提供するディープラーニング向けオープンソースフレームワークであるChainer(R)(チェイナー、http://chainer.org/)の開発で協業すると発表しました。今回の協業により、インテルの汎用インフラ上でChainerのパフォーマンスを大幅に向上することを目指します。

 

今後、IoT(モノのインターネット)や5G(第5世代移動通信システム)、AI(人工知能)などの先進的なテクノロジーがさまざまな産業分野で活用され、データを中心としたビジネス機会や利用体験を生み出していくことが予想されています。特にAIやディープラーニングに関するテクノロジーの進化により、データが持つ価値をさらに高めるアプリケーションの創出が加速します。

AIやディープラーニングに関するフレームワークなどのテクノロジー、そしてアプリケーションの開発/実装は、特定用途向けのコンピューティング環境のもとで進められています。そして、このことが、開発者コミュニティにおける、開発の複雑性、時間、コストなどの制約となっています。
この状況を踏まえ、AIの開発をより容易に進められるよう、各産業向けアプリケーション開発者にとって使いやすく、先進的なディープラーニング・フレームワークとして実績のあるChainerを開発・提供するPFNと、汎用コンピューティング テクノロジーや業界をリードするAI/ディープラーニング向けアクセラレーターを提供するインテルが共同で取り組みます。両社のテクノロジーを活用し、AIやディープラーニング向けの先進的なフレームワークを活用したアプリケーションの開発/実行の最適化を進め、画像認識や機械制御、異常検知などの性能向上を目指します。

PFNが開発・提供するChainerは、Pythonベースのディープラーニング向けフレームワークとして、“Define-by-Run”の手法を通じてユーザーが簡単かつ直感的に複雑なニューラルネットワークを設計するための高い柔軟性とパフォーマンスを兼ね備えています。2015年6月にオープンソース化されたChainerは、最も普及しているディープラーニング向けフレームワークの1つとして、学術機関だけでなく、ディープラーニングがもたらすメリットを現実世界のアプリケーションや研究に活用するための柔軟なフレームワークを求める産業界の多くのユーザーに支持されています。

インテルは、業界をリードするテクノロジー企業として、AIコンピューティング時代をさらに加速させるための独自の地位を築いています。そして、インテル(R) Xeon(R)プロセッサー、インテル(R) Xeon Phi™プロセッサー、インテル(R) Arria 10 FPGA、インテル(R) Nervana™ テクノロジーなど、業界で最も幅広いAI向けコンピューティング製品とChainerとの組み合わせにより、ディープラーニング向けに革新的な処理能力を実現できるよう支援します。また、このChainerフレームワークでは、高度に最適化されたオープンソースのライブラリであるインテル(R) Math Kernel Library(MKL)およびインテル(R) Math Kernel Library Deep Neural Network(MKL-DNN)を基盤となるビルディングブロックとして採用します。

 

インテルとPFNは、今回の協業を通じて以下の取り組みを推進します。

  • インテル アーキテクチャ上での、Chainerの実行パフォーマンスを継続的に最適化
  •  Chainerのアップデートへの継続的な対応
  •  汎用コンピューティング、アクセラレーター、ライブラリなどのインテル アーキテクチャのアップデートに対するChainer最適化の継続的な対応
  •  インテルのGithub(https://github.com/intel/chainer)において両社の協業成果を開発者コミュニティに公開
  •  AI/ディープラーニング市場の成長を加速するためのプロモーション活動での協

■インテルについて

インテルは、テクノロジーの可能性を広げ、この上ない感動体験を提供します。インテル、そしてインテル10万人以上の社員による創造の成果については、newsroom.intel.comまたはintel.comでご覧ください。

 

■株式会社Preferred Networksについて

IoTにフォーカスした深層学習技術のビジネス活用を目的に、2014年3月に創業。デバイスが生み出す膨大なデータを、ネットワークのエッジで分散協調的に処理する「エッジヘビーコンピューティング」を提唱し、交通システム、製造業、バイオ・ヘルスケアの3つの重点事業領域において、イノベーションの実現を目指しています。最先端の深層学習技術を提供するDeep Intelligence in-Motion(DIMo、ダイモ)プラットフォームをベースとしたソリューションの開発・提供をはじめ、トヨタ自動車株式会社、ファナック株式会社、国立がん研究センターなどの世界をリードする組織と協業し、先進的な取り組みを推進しています。

 

*Intel、インテル、Intel ロゴは、米国およびその他の国におけるインテル コーポレーションの商標です。

*Chainer、DIMoは、株式会社Preferred Networksの日本国およびその他の国における商標または登録商標です。

PFN 2017夏季 インターン募集

昨年に引き続き、Preferred Networks (PFN)は夏季インターンを実施します。今年度も学生のみなさまの応募をお待ちしております。昨年までにご応募いただいた方のエントリーも可能です。
今年度から、機械学習分野の募集に加えて、フロントエンド・バックエンド・チップ開発分野についても募集を行います。機械学習分野のみならずより多くのみなさまからのご応募を歓迎いたします。
私たちと一緒に新しい技術、ソフトウェア、サービスを創り上げていきましょう。

 

募集要項

 

●期間

 

2017年8月1日~9月30日 ※応相談

 

●実施場所

 

〒100-0004 東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル2, 3F

 

●待遇

 

  • 時給:高校生1500円/高専生・大学生・大学院生1800円
  • 勤務時間:原則実働8時間・週5日(祝日を除く)
  • 交通費支給(月10000円まで)

 

●PFNインターンの特徴

 

  • 深層学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習、アルゴリズム、分散処理など、様々な分野のスペシャリストがメンターとしてつき、2ヶ月の間長期にわたって一緒に議論・開発ができます。
  • インターン実施中に研究成果として面白い結果が出た場合、公開可能な範囲でインターン後にOSSや論文にすることも可能です。

 

●応募資格

 

個人で開発できる能力と高いモチベーションを持っている方を募集しています。また、下記テーマに沿った知識や開発経験を持っている方は考慮されますが、無くても構いません。資格の必要条件は以下の通りです。

  • 高校生・高専生・大学生・大学院生、他応相談
  • 日本語または英語でコミュニケーションがとれる方
  • コミュニケーションを主体的にとれる方
  • プログラミング経験がある方(言語問わず)
  • インターン期間中の平日、東京オフィスに来社できる方(海外在住の方のご応募は既に終了しており、今回は受け付けておりません)

 

※遠方にお住まいの方、且つご実家が通勤可能な圏内でない方には、インターン期間中のお住まいを用意致します。
※本格的な開発を行ったことがない方も、ぜひ積極的にご応募ください。

 

●応募方法

 

応募フォーム

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSevjHAtBhq9380kzDLXQ1dySoWa_p7N_VhgTHZnC4pcJa75hw/viewform

上記応募フォームに必要事項を記入の上、応募してください。「ご自身のPR資料」についてはGoogle driveにアップロードの上、共有URLを応募フォームに記入してください。アップロード手順は以下のURLをご参照ください。
https://www.preferred-networks.jp/wp-content/uploads/2017/03/intern2017_GoogleUpload_3.pdf

なお、応募に関するご質問は intern2017@preferred.jp で受け付けております。

※ご自身のPR資料

能力を証明、アピールするものをMicrosoft WordかGoogle docsでA4一枚程度にまとめてください。
(関係したソフトウェア、サービス・受賞歴、論文リスト、ポートフォリオ、プログラミングコンテストの参加歴、ブログやサイト、twitterアカウント等)

※実施したいテーマ(複数可)

下に記載の「実施テーマ」から選択して応募フォームに記載し、インターンへの応募動機・学びたいことを400文字以内で記述してください
(選考の重要なポイントになります。)

 

●応募締切

 

2017年5月7日(日)23:59(日本時間)

 

●選考フロー

書類選考…締め切り後、合否を約一週間で通知
事前課題選考…書類選考の合格者にメールにて通知
面接(原則1回)…遠方の方はskypeで対応となります。面接は6月1-17日を予定しており、この間にご対応頂けますようお願い致します。どうしても都合のつかない方は、面接日程調整時にその旨ご連絡下さい。
合格通知(6月下旬)

 

●実施テーマ

 

以下の研究開発分野から相談の上、実施するテーマを決定いたします。実施したいテーマは応募フォームにご記載ください。

[機械学習・数理分野]

応用研究領域

  • Chainer開発
  • 画像認識
  • 映像解析
  • コンテンツ生成(画像、映像、音声等)
  • 自然言語処理
  • 音声認識
  • 異常検出
  • IoT
  • データ圧縮
  • ロボティクス(アーム・二足歩行・自動運転車・経路計画)
  • ゲノム・エピゲノム・プロテオーム解析
  • 組み込みシステムへの深層学習の適用
  • LSI設計最適化

 

基礎研究領域

  • 分散深層学習・分散アルゴリズム
  • 強化学習
  • 最適化
  • 深層生成モデル
  • モデル圧縮
  • 量子化ニューラルネットワーク
  • 教師データの少ない機械学習(半教師あり学習・弱教師あり学習・one-shot learning・メタ学習)
  • シミュレーションを用いた機械学習
  • 機械学習モデルの解釈
  • 差分プライバシー
  • コミュニケーション・協調の創発

 

[フロントエンド・バックエンド分野]

  • Chainer周辺開発
  • SensorBee
  • PaintsChainer
  • ストリーム処理
  • ユーティリティ開発
  • Web開発
  • ネットワーク
  • ハイパフォーマンスコンピューティング
  • 3DCG
  • Unity開発
  • AR/VR

 

[チップ開発分野]

  • FPGA設計

 

●PFNの情報

 

Preferred セミナー:毎週木曜日11:10から、PFNではセミナーを実施しており、下記YouTubeリンクからメンバーのプレゼンを御覧頂けます。
https://www.youtube.com/user/preferredjp

リサーチブログ:技術的な話題について記事を書いています。
http://research.preferred.jp/

Twitter
PFN(ja) https://twitter.com/PreferredNetJP
PFN(en) https://twitter.com/PreferredNet

 

●PFNの過去参加者の記録

 

2016夏季インターン

・最終発表会(ポスター発表)
https://preferred-networks.connpass.com/event/39651/
https://research.preferred.jp/2016/10/intern2016/

・ブログなど
http://aonotas.hateblo.jp/entry/2016/11/05/170042
http://qiita.com/okdshin/items/c486da9c3e563147b0ff

2015夏季インターン

・最終発表会
http://www.ustream.tv/recorded/71791769
http://www.ustream.tv/recorded/74391829

・ブログ
久米さん https://research.preferred.jp/2015/08/intern2015kume/
小林さん http://hytae.hatenablog.com/entry/2015/10/03/2015_PFIインターン
澤井さん http://nupioca.hatenadiary.jp/entry/2015/10/07/031101

2014夏季インターン最終発表会

http://www.ustream.tv/recorded/53153399

2013夏季インターン最終発表会

#1 http://www.ustream.tv/recorded/39248263
#2 http://www.ustream.tv/recorded/39248390
#3 http://www.ustream.tv/recorded/39249101
#4 http://www.ustream.tv/recorded/39249245

2012夏季インターン

・最終発表会
前編 http://www.ustream.tv/recorded/25759352
中編 http://www.ustream.tv/recorded/25759781
後編 http://www.ustream.tv/recorded/25760407

・ブログ
NrNrNr7 http://nullnull.hatenablog.com/entry/20130512/1368335029

 

以前の参加者

http://d.hatena.ne.jp/obfuscation/20110410
http://d.hatena.ne.jp/goth_wrist_cut/20110511/1305100343
http://d.hatena.ne.jp/mr_konn/20101017/1287309185
http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20101007/1286461504
http://d.hatena.ne.jp/repeatedly/20101003/1286036800
http://d.hatena.ne.jp/repeatedly/20101011/1286763963
http://d.hatena.ne.jp/sotarok/20091009/1255031349
http://d.hatena.ne.jp/tb_yasu/20091010/1255171210
http://d.hatena.ne.jp/viver/20090909/p1