IBM東京基礎研究所でのAI研究     

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IBM東京基礎研究所でのAI研究 - overview


 研究の方向性

私たちIBM東京基礎研究所(TRL)では下に列挙したような分野について企業向けAIに重要な技術の研究をしています。求められる機能や扱うデータの性質において企業向けAIにはコンシューマー向けAIと異なった技術課題があり、IBMはそれに取り組むのに適したユニークなポジションにあります。IBM Researchの全研究プロジェクトは世界の研究戦略の中に位置付けられていて、論文の共著者からもわかるように私たちは世界の他のラボと協力してプロジェクトに取り組んでいます。我々の任務はイノベーティブな新技術を開発して、特許・論文を発表しつつ、IBMの製品に貢献することですが、研究員が最新の技術を使ってお客様の課題に直接取り組むこともあります。実際に、日本のお客様やサービス部隊と非常に近い位置にいるということが日本にいる私たちならではの特徴です。私たちはそのような関係を最大限に活かし、お客様やサービス部隊から直接聞いた問題意識を研究に反映させたり、最新の研究成果をいち早く現場に応用したりしています。

 

 ニュース

 

 主な研究分野

音声技術

End-to-endの音声認識とモデル適応の新手法の研究開発に特に力を入れて取り組んでいます。私たちが論文で発表し開発に携わっている技術は実際にWatson Speech To Textサービスで運用されています。より詳しい情報はこちらでご確認ください。

自然言語処理

精度と計算資源の両方の点で高いパフォーマンスを持った自然言語処理の基盤機能の研究開発に注力しており、私たちの研究成果はIBMの自然言語処理を支える重要なコンポーネントとして、Watson Discoveryをはじめ様々な製品に使われています。また、テキストマイニングの実用化、Watson Personality Insightsの日本語版の研究開発、これらの製品の様々な業界での応用プロジェクトなども自然言語処理における研究成果です。 

ニューロシンボリックAI

これは深層学習(ディープラーニング)を超える新しいパラダイムの確立を目指す野心的な研究で、シンボリックな知識表現や推論をディープニューラルネットワークに組み合わせることで、圧倒的に向上したデータ効率や高い説明可能性を実現することが期待されます。より詳しい情報はこちら(英語)こちら(英語)この日本語ブログをご参照ください。

Auto AI

この研究分野は、データ・サイエンティストの作業を自動化し、特に専門的なスキルを持っていなくても多くの人が機械学習を気軽に利用してより多くの問題に取り組むことができるようにすることを目指しています。そのアプローチの一つとして私たちが取り組んでいるのは、インターネットの様々なリソースからドメイン知識を抽出し、与えられた新しいデータに対してそのドメイン知識を自動的に適用することです。ドメイン知識の抽出は、コンピューター・プログラムの静的および動的解析や、データのスキーマやメタデータを自然言語処理することなどによって行います。

数理科学

もう一つの私たちのミッションは、先進的な数理技術を使ってIBMのビジネスに貢献することです。そのための研究として、基礎理論を構築することから、それを実世界に応用して社会にインパクトを起こすことまで行なっています。応用領域は、工業プロセスの最適化から、エージェント・ベースのシミュレーション、異常検知、時系列パターンの学習、そして強化学習へと時代とともに変化してきました。現時点で特に力を入れているのは、ビジネスにおける意思決定を自動化するための手段としてのオフライン(バッチ)強化学習です。私たちは、リスクや安全性を考慮に入れたオフライン強化学習とオフライン・ポリシー評価へのアプローチを、理論に基づいて開発しています。また、マルチエージェントの意思決定のための数理的な基礎理論の開発も行なっています。

 

 ブログ

 

 求人

私たちは研究員とインターン生を基本的に通年で募集しています。ただしそのタイミングや、専門領域の詳細、職種などによって状況が異なることはご理解ください。最新の募集要項は以下のリンク先でご確認ください。勤務地はソフトウェア研究なら日本IBM箱崎本社内です(詳しくはこちら)が、2020年初めごろから完全リモートワークしています。