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[[IPSJ Hokkaido]]

*** 講演会 [#x37c6eb5]

日時:2022年5月13日(金)13:00-14:20
講演者:宮原英之氏(前 UCLA博士研究員)

場所:北海道大学大学院 情報科学研究院 A13教室(オンラインでも配信予定)
日時:2022年6月22日(水)14:45-16:00

題名: 複雑ネットワークはいかにアルゴリズムを欺くのか
場所:北海道大学大学院 情報科学研究院 A11教室(オンランでも同時配信予定)

題名: 機械学習と物理

要旨:

ソーシャルネットワークや航空網、銀行取引ネットワークなど、私たちは巨大で複雑なネットワークの中で生きている。ネットワークの中で、私たちは、私たちと繋がっている人やモノを介して情報を取得して世界を知覚しているが、言い換えれば我々が知覚している情報はネットワーク構造に依存していると言える。本発表では、ネットワーク構造に起因する人間の認知バイアスに焦点を当て、同様のバイアスがアルゴリズムに対しても生じる問題を議論する。この問題に対して、ランダムネットワークを使ったバイアス除去法を提案し、コア・ペリフェリー構造検出問題、グラフ埋め込み問題へ応用した研究を紹介する。また、バイアスを意図的に利用して、ウイルスや情報の爆発的拡散を効果的に特定する方法についても紹介し、複雑ネットワークが生み出すバイアスを考慮したアルゴリズムの重要性を説く。
深層学習が高い性能を示すことが明らかになって以来、機械学習の研究・開発が盛んになっている。一方、surface codeなどの理論的な提案や超伝導量子ビットの実験的な開発以来、量子計算の研究・開発も盛んになっている。元々これらの研究分野は独立に存在していたが、直接的な境界領域を考えることは可能である。さらに物理の他分野である統計力学を考えると、機械学習との数学的な類似性があることにすぐに気づく。本発表では、物理の中でも量子計算、統計力学、物性物理学に触れ、機械学習との学祭的な研究をいくつか紹介したい。

講師紹介:

幸若完壮(こうじゃく さだもり)氏は、米インディアナ大学ブルーミントン校所属の博士研究員。北海道大学大学院情報科学研究科で情報学博士を取得後、英ブリストル大学(2016-2019)および神戸大学(2019-2020)にて博士研究員を務め、2020年より現職に至る。複雑ネットワーク、科学の科学、計算社会科学に関する研究に従事。特に複雑ネットワークの構造がアルゴリズムに与える影響の解明、制御、及び活用方法について研究し、その成果を、グラフ埋め込み問題、接触者追跡、コアペリフェリー検出問題、引用カルテル検出問題に応用している。


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