B3向け

B3の皆さん、松谷研のページへようこそ!

研究室見学はいつでも歓迎です。質問や相談は下記アドレスに気軽にメールしてください。
新人勧誘係りさんに届きます(教員には届きません)。

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説明会日程

下記の日程で2017年度の研究室説明会を行います。

日時 集合場所
11/06(月) 18:15-20:15 26棟2階26-207
11/14(火) 18:15-20:15 26棟2階26-207
11/16(木) 18:15-20:15 26棟2階26-207

普段の研究室にて松谷研の説明(30分くらい)を聞いたうえで、研究デモを見たり、研究室メンバーと雑談して、自由解散という流れです。参加者が少ないとさびしいので奮ってご参加ください。

追伸:研究室紹介で使ったスライドはここにあります。


研究内容

研究内容については研究のページに分かりやすくまとめてあるのでそちらをご覧ください。
以下に研究紹介の動画をいくつか置いておきます。

光ビームを用いたデータセンターネットワーク(2012年〜)

機械学習・ビッグデータ解析の高性能化(2014年〜)

VR向けラックスケールアーキテクチャ(2015年〜)

ビッグデータ処理の高性能化(2014年〜)

おまけ:よくある研究風景!?(2015年)


研究室配属後のスケジュール

12月 忘年会&新人顔合わせ
CSカップの健闘を称えあいます。
フットサルが好きな方は3年生から参加できますよ!
1月 卒論発表見学
4年生が一番忙しい時期です。
来年の自分をイメージしてみましょう。
2月 研究室生活スタート
下旬くらいから新人研修が始まります。松谷研は新人を一から育てる方針なので事前知識は不要です。
1. 机、イス、マシンが配られるのでまずは自分の生活環境を作ります。
2. みんなでUNIX入門書を読んでLinuxの使い方に慣れます。
3月 研究室輪講スタート
最初は「絵で分かる◯◯」みたいな本を読んで、ソフト、ハード、ネットワークの業界用語を何となく覚えます。
その後はコンピュータ、ビッグデータ、ディープラーニングに関する教科書を読みながら力を付けていきます。
輪講では教科書から得た知識を研究室内でプレゼンします。これをみんなでやるのでどんどん知識が付きます。
松谷研の輪講には先生が参加しますので、分からないことがあればどんどん質問しましょう。先生は質問されるのが好きです。
4月 春学期スタート
新学期がスタートします。授業と並行しながら輪講も進めていきます。
ここで得た知識は卒論でも使えるので頑張りましょう。
今年は夢見ヶ崎動物公園で花見をしました。
5月 研究テーマ決め
研究に関係する英語論文のうち初心者向けの論文リストをもらいます。論文の分野はバラエティーに富んでいます。ここから興味のある論文を自分で選んで輪講します。早い人は研究テーマの方向性が決まってきます。
6月 輪講発表の準備を開始
今度は研究に関係する英語論文のうち一流学会&最新の論文リストをもらいます。
ここから興味のある論文を2本選んで読みます。読みたい論文を自分で探してくる人もいます。先輩や教員と相談しながら徐々に研究テーマを詰めていきます。
例年、輪講発表までに3本の論文を読みます。
7月 輪講発表
情報工学科の先生方の前で、自分が読んだ論文を1本プレゼンします。
先輩に教えてもらいながら、パワポ作成、発表練習、論文形式のハンドアウト(TeX)の作成方法を学びます。
他人に研究内容を伝える難しさを実感します。
8月 小休止
輪講発表が終わり、夏休み開始。
研究内容や夏休み中にやることを確認して、それぞれ夏休みに入っていきます。
やる気のある人は研究を進めてもOKです。
9月 研究スタート&研究室合宿
先生と研究内容を詰めたら、研究をスタートします。
最初は簡単なプログラムでいいのでとりあえず実装してみます。
分からないことがあればすぐに先生や先輩に聞きましょう。優しく説明してくれますし、時間の無駄が省けます。
例年9月に研究室合宿をします。合宿中は研究の話はせず、ただ遊ぶだけです笑。今年は長瀞に行きました。

10月 研究を進める
だんだんと卒論発表が近づいているので、実装を進めたり、卒論を補強する論文を読んだりします。
一番の頑張りどきです。
人によっては下旬くらいから成果が出始め、学会発表(対外発表)の準備を始めます。
11月 研究を進める&CSカップ参加
各自研究を進めていきます。
研究への理解が深まりコツを掴んでくる時期でもあります。
松谷研では進捗が早い人は卒論発表前に学会発表に申し込みます。そのくらいの力は自然と付いています。
また、CSカップに向けて練習をします。
12月 忘年会&卒論準備(学会発表準備)
新しく入ってくる3年生を迎えます。
先輩に助けてもらいながら学会発表用の論文を執筆します。
CSカップに参加します。中旬くらいから卒論を書き始めます。
1月 対外発表&卒論発表
学会発表や卒論の執筆に追われます。学会発表用のプレゼンの練習、卒論発表用のプレゼンの練習をたくさんして、本番を迎えます。
2月 一年で一番ヒマな時期。でも下旬から新人研修が始まるよ。今度は後輩に教える番です。

よくある質問

  • コアタイムはありますか?
    ありません。好きな日、好きな時間に来て研究できます。また、研究室全体のミーティング等はありません。現B4は週一で昼から1時間程度ミーティングを行っていますが、それ以外は自由です。

  • 〇〇を履修していないのですが大丈夫ですか?
    大丈夫です。履修していないといけない授業は特にありません。

  • 研究ではどういうツールを使うんですか?
    ディープラーニングならTensorFlow、Chainer、Keras。データ処理はApache Spark。データストアとして各種NoSQL(MongoDB、Neo4j、Redis、Memcached)。VR向けにはUnity。GPUを使う人はCUDAを使います。C言語による高性能ハードウェアの開発のためにVivado HLSを使う人もいます。

  • ハードウェアに関する知識が無いのですが大丈夫ですか?
    大丈夫です。春に行う新人研修で基礎知識を付けるので、事前知識に関する心配は要りません。

  • 新人研修って何ですか?
    2月下旬から4月末まで、週16時間を目安に新B4で勉強会を行います。曜日と時間帯は新B4が相談して決め、先生と先輩がそれに合わせます。新B4さんが後で困らないようにするためのもので、研究に関係する基礎知識を付けます。

  • 使用するプログラミング言語を教えてください。
    人によって全然違いますが、C/C++、Java、Scala、Python、ハードウェア記述言語のVerilog HDL等を使用しています。ハードウェア設計にはVerilog HDLではなくC言語を使う人が増えています。

  • 研究テーマはどのように決めるのですか?
    学生の興味に合わせて、春から夏にかけて先生と相談しながら少しずつ決めていきます。自分で考えたテーマを提案しても、先生からいくつか提案して頂いた中から選んでも良いです。

  • 部屋はどこにありますか?
    26-207と26-210Aの2つの部屋があります。先生はいつも26-207にいらっしゃいます。

  • 説明会が何回かありますが、全部行ったほうがいいですか?
    説明会は、B3の皆さんの用事と日程が重なっても大丈夫なように複数回開催します。どれも内容は同じなので、都合の良い日時を選んで参加してください。

  • 用事が重なってしまい説明会に行けません。。どうしたらいいですか?
    是非、研究室見学にお越しください。希望の日時を連絡して頂ければ、個別に対応します。

もっと詳しく知りたい方はメール等で気軽に質問してください。


聞かれてないけど答えておきたい質問

  • 松谷研は研究業績は出ていますか?
    業績はこの分野のトップジャーナル、トップカンファレンスにコンスタントに通し続けています。良い意味で特殊です。
    通っているトップジャーナルの例:
    IEEE Transactions on Computers (TC)
    IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS)
    IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD)
    IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems (TVLSI)
    IEEE Micro
    IEEE IT Professional
    通っているトップカンファレンスの例:
    IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA)
    ACM/IEEE International Symposium on Computer Architecture (ISCA)
    完全な業績リストはここを見てください。論文業績がすべてではありませんが、研究室の学生たちがたくさん業績を出してくれていることが分かります。学生の受賞もとても多いです。業績は奨学金に影響します。

  • 松谷研の研究って世の中的にどうなの?
    2013年の研究室設立以来、国プロ(政府系機関が行っている研究開発プロジェクト)をいくつも率いています。例えば、JSTさきがけ「ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化」、JST CREST「イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化」などに松谷研の研究プロジェクトが採択されています。社会のニーズに合った研究をしています。企業等での招待講演も多いです。

  • 松谷研の良いところは何でしょうか?
    参加任意の輪講(勉強会)はたくさんありますが、ミーティング等は最小限です。コアタイム?なにそれおいしいの?
    歴史は浅い(第1期生が博士課程に入ったくらい)ですが、博士課程の学生が2名いて、2人とも日本学術振興会特別研究員DC1に通っています。これは松谷研の自慢です。英国ケンブリッジ大学に留学して向こうでも活躍している人もいます。慶應の博士課程教育リーディングプログラムで活躍している人もいます。
    研究内容には自信があります。論文業績、国プロ(予算)、学生たちの活躍がこれを裏付けています。