B3向け

2021年度の研究室配属向けのページです。以下は10/23(土)全体説明会の動画(5分)です。
10/25(月)個別説明会の動画(30分)はこちらにあります(要keio.jp認証)。参加できなかった方は是非ご覧ください。


説明会日程・連絡先

2021年度の個別説明会は終了しましたが、研究室(26棟2階207)の訪問は引き続き大歓迎です。Slack等でご連絡ください(1_matsutani.hiroki)。

日時 集合場所 質問
10/25(月) 18:15-18:55 終了しました(録画動画 匿名リアルタイム質問サービス
11/01(月) 18:15-18:55 終了しました 匿名リアルタイム質問サービス
11/08(月) 18:15-18:55 終了しました 匿名リアルタイム質問サービス


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10/23(土)発表、研究室の紹介(30分)は10/25(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。

研究室で取り組んで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。4ドルのコントローラでもちゃんと学習できます。
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。下記は一般向けの説明動画です。

他には、いろいろな制御に応用できる分散強化学習ゲーム応用例)、多数の計算機で協力して学習する連合学習、コスト効率の良い常微分方程式を基にしたニューラルネットワーク、今ある知識を他の環境にも転移させるドメイン適応、モデルの劣化(入力と出力の関係の変化)を検知するコンセプトドリフト検知などの研究に取り組んでいます。

下記のような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。論文を書くだけでなく実機上で動かしている点も自慢です。


研究室活動

  • 2021年度はどうだったか?
    研究室の活動は対面とオンラインのハイブリッドで行っています。研究室内の議論はSlackを活用し、ミーティングや輪講(勉強会)は対面に重きを置きつつ、Zoomでも参加可能です。現在、かなりの学生が研究室に戻ってきています。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。
  • 2022年度はどうする?
    状況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、人と人のつながりは財産です。ところで下記はどこだか分かりますか?
  • 2022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。
    参考までに、2021年度の卒論は下記のテーマに取り組んでいます。
    連合学習を使った歩行ナビゲーション
    強化学習を使ったネットワーク制御
    深層学習を使った金融商品の価格予測
    3次元SLAM(自己位置推定&環境地図作成)の最適化
    ノード故障や障害に強い連合学習
    このうちいくつかは既に対外的な学会発表が決まっています。
  • 研究室の風景
  • 研究室のメンバは26棟2階207の広い部屋を使います。26棟2階210Aは教員がいる部屋、兼、物置です。


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 Trans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。
    学生の受賞がとても多いです。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、2021年12月に日刊工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。
    研究室運営に労力を割かない分、研究指導に力を入れます。教員が学生ひとりひとり直接指導している点も自慢ですが、そうは言っても行き届いてない分は先輩たちがカバーしてくれているから何とか回っているという状況です。
    歴史は浅く、第1期生のうち2名が博士号を取得し、少し前に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。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に採択される学生がコンスタントに出続けています。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。そういうわけで論文業績、国プロ、研究予算、学生たちの活躍がうちの自慢です。
  • 猫は可愛いですか?
    とても可愛いです。