B3向け

2020年度の研究室配属向けのページです。以下は10/17(土)研究室全体説明会で使った5分発表の動画。


説明会日程・連絡先

2020年度の個別説明会日程です。当日は、30分程度の研究室紹介中に匿名リアルタイム質問サービス(URLは当日案内)で質問を受け付け、いくつかピックアップしてその場で回答します。

日時 集合場所 質問
10/26(月) 18:15-20:00 12棟110(対面) 匿名リアルタイム質問サービス
11/06(金) 18:15-20:00 12棟108(対面) 匿名リアルタイム質問サービス

質問や相談はSlackで随時受け付けます(@1_matsutani.hiroki)。少人数での研究室見学(26棟207)、オンラインでの個別相談(Zoom or Slack)も大歓迎です。

個別説明会のプレゼン動画(要keio.jp認証)
研究室の風景動画(要keio.jp認証)


研究内容

今、IoT(モノのインターネット)機器によってビッグデータ(大量のデジタルデータ)が集まり、AI(人工知能)によって新たな価値が生み出されています。これらの技術によって社会はより良い方向へ変化していくでしょう。このような状況を鑑み、松谷研はIoT、ビッグデータ、AIのための基盤技術(とくに計算機やアルゴリズム)を研究しています。

研究の概要(5分)は10/17(土)発表、研究室の紹介(30分)は10/26(月)発表をご覧ください(後者は要keio.jp認証)。下記が現在進行中の研究プロジェクトです。

うちの学生がやっているテーマはどれも重要ですが、世間的には「オンデバイス学習」で注目されることが今は多いです。やっていることは周囲の環境が変動するような状況における異常検知、異常行動検知。組込み機器で使われるような小さな計算機でのニューラルネットワークの学習アルゴリズムなど。
最近では、学生が書いた論文がIEEE Transactions on Computersというトップジャーナルに掲載され、さらにFeatured Paper of July 2020 Issueにも選ばれました。下記は日本語の解説動画です。トップの研究の雰囲気が伝わればと思います。

他には常微分方程式を基にした新しいタイプのニューラルネットワーク連合学習(フェデレーション学習)、分散深層学習、分散強化学習、蒸留、ドメイン適応などの研究に取り組んでいます。

さらに、移動ロボット向け自己位置推定および地図作成にも力を入れています。論文を書くだけじゃなくて実際に実機上で動かしている点も自慢です。


コロナ禍の研究室活動

  • 2020年度はどうだったか?
    2020年4月に矢上キャンパスが入構禁止になり、研究室活動はオンラインになりました。時期的にちょうど新B4の新人研修の序盤が終わったくらい。研究室内の議論はSlackに移行し、ミーティングはZoomやWebEXで行いました。6月から入構制限が徐々に緩和され、9月にはかなりの学生が研究室に戻ってきました。結果的に、研究室で直接議論することの大事さを学びました。楽しいアイディアは研究室での雑談から生まれたりします。
  • 2021年度はどうする?
    キャンパスの入構制限が今より厳しくならなければ、感染対策に最大限配慮したうえで、研究室での対面活動を大事にします。オンライン活動では研究テーマに制約が生じます。研究がどうしてもアルゴリズムやシミュレーションに偏ってしまい、実機を動かしたり、フィールドでテストしたりと言ったコアな体験ができません。研究室内での議論、人と人のつながりも大事です。
  • 2021年度の計画
    2月中旬から5月くらいまで、週16時間を目安に新人研修(勉強会)を行います。曜日と時間帯は新B4で相談して決め、教員と先輩がそれに合わせます。研究に関連する基礎知識を付けてもらいます。機械学習、計算機アーキテクチャ、分散システムに関する日本語や英語のテキストを読んだり、有名な論文を何本も読んだりします。その後は、学生の興味に合わせて個別に議論を重ねながら研究テーマを決めます。研究テーマが一発で決まることはほぼ無く、試行錯誤を繰り返しながらテーマを決め、テーマが決まった後も軌道修正を繰り返しながら1つの研究として仕上げます。議論と柔軟性が大事です。進捗が良ければ卒論発表前に学会発表を経験してもらいます。

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。修士課程でIEEE TCやIEEE Accessに投稿している人もいます。
    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 Access
    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)
    Design Automation Conference (DAC)
    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、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。2017年度はうちから藤原賞の受賞者が出ています。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(これは就職にも有利です)。企業や学会での招待講演、基調講演も多いです。最近のアクティビティはトップページをご覧ください。例えば、2019年10月に日経産業新聞に載りました。
  • 松谷研の良いところは何でしょうか?
    論文輪講(勉強会)はたくさんありますが、ミーティングは最小限。新人研修中を除きコアタイムもありません。
    歴史は浅く、第1期生のうち2名が博士号を取得し、ちょうど巣立って行ったところです。1人は大学教員になり、もう1人は英国のケンブリッジ大学で活躍しています。2人とも日本学術振興会特別研究員DC1に通っています。その後も人材に恵まれ続け、日本学術振興会特別研究員DC1に通ったり、博士1年でIEEE Transactionに通った人、修士の研究がそのままIEEE Accessに通った人もいます。
    研究室運営はテキトーですが研究内容には自信があります。論文業績、国プロ、研究予算、学生たちの活躍がこれを裏付けています。