機械学習の理論が実社会へもたらす価値を見い出す

Secondmindラボについて

私たちの原点は学術研究にあり、それが私たちの製品の基礎となっています。長年の機械学習の研究による専門知識を、工業製品の設計開発に組み合わせることで、極めて複雑なモデルベースの設計・開発の課題にも対応できるアクティブラーニングを構築し、お客様のニーズに応えます。

Secondmindラボの使命は、機械学習の専門知識を提供し、当社製品の根幹となるノウハウを蓄積、更には時間短縮やパラメータ増加、自動車のソフト化に対応するための革新的なアイデアを探求することです。主な専門分野は、確率的モデリングとベイズ最適化で、これら2つはSecondmindアクティブラーニングの基礎となるものです。この分野における私たちの研究は、理論の提唱から実用的なツールの開発まで、幅広い範囲に及びます。私たちは、数多くの科学出版物や論文発表と、オープンソースの機械学習のツールボックスでよく知られています。

私たちのチームでは、ケンブリッジ大学の機械学習教授であるカール・エドワード・ラスムセン(Dr. Carl Edward Rasmussen)がチーフサイエンスオフィサーを務めています。彼をリーダーとした研究者とエンジニアのチームは、証明された数学的原理を用いて、様々な分野の問題を解決する汎用性の高いなツールを開発しています

出版物

現在までに、私たちは70本以上の論文を一流機械学習専門誌や学会で発表しています。最近では、NeurIPS 2021に投稿した5本の論文全てが採択され、100%の採択率を達成しました。さらに、私たちが進めている研究の質が高いことが、3つの最優秀論文賞として認められました。2019年にはICML、2020-2021年にはAISTATSです

オープンソースのツールボックス

独自の機械学習フレームワークをオープンソース化することで、コミュニティへの貢献を目指しています。

Secondmindは数年前からGPflowプロジェクトを推進しており、更にベイズ最適化フレームワーク「Trieste」やディープガウス過程ライブラリ「GPflux」をオープンソース化しています

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GPflow

GPflowは、Python / Tensorflowにおけるガウス過程モデルの標準ライブラリとなっています。古典的なGP回帰モデルだけでなく、変分推論やMCMCに基づく現代的なアプローチもカバーしています

GPflowへのリンク

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