AUTORES
Automated Research Project
目的
自律的にAI研究を実行するAIの構築
方針
AIや機械学習の研究活動は大きく以下の3つ段階に分けることができます．AutoResでは下記の各フェイズを自動化するシステムを構築します．
課題策定フェイズ
何の問題を解くかを定める段階です．文献を理解し，解く価値のある問題を自動的に探索します．
研究実行フェイズ
どのように問題を解くかを考える段階です．研究計画を立て，自動的な理論解析や計算機実装を通じて問題に対する解決方法を提案します．
成果発表フェイズ
得られた結果を公にする段階です．自動的な論文執筆や資料作成を通して，得られた研究結果を広く共有します．
特徴
自動研究によるサイクル
多くの既存の試みでは，研究の一部のフェイズの自動化を目指しています．
我々はAI及び機械学習の研究活動の全フェイズを自動化し，システム自身の生成した結果を還元することで研究サイクルを作ります．特に研究サイクル自体を研究対象にすることで最適化します．
仮想空間で閉じた学習
多くの既存の試みでは，実空間のロボットや実験計画を過程に組み込んでおり，モデルへのフィードバックに長い時間がかかることが想定されます．
我々は全ての学習工程を仮想空間で行い，システムへのフィードバックの高速化を実現します．これによりシステムの学習速度の大幅な向上が期待できます．
メンバー / コラボレーター
麻生 英樹 (産業総合研究所)
井上 亜星 (Proxima Technology)
岩澤 有祐 (東京大学)
牛久 祥孝 (OMRON SINIC X)
内山 史也 (東京大学)
梅崎 直也 (ドワンゴ)
小川 修平 (EMOSTA)
恩田 直登 (フリーランス)
笠浦 一海 (OMRON SINIC X)
北村 俊徳 (東京大学)
熊谷 亘 (OMRON SINIC X)
小津野 将 (OMRON SINIC X)
後藤 有輝 (慶応大学)
坂本 航太郎 (東京大学)
三内 顕義 (京都大学)
鈴木 雅大 (東京大学)
園田 翔 (理化学研究所)
高木 志郎 (独立研究者)
田中 冬馬 (ブレインパッド)
谷口 晃一 (静岡大学)
塚本 慧 (東京大学)
橋本 悠香 (NTT)
幡谷 龍一郎 (理化学研究所)
春田 秀一郎 (KDDI)
藤澤 逸平 (ARAYA)
藤崎 勇哉 (北陸先端科学技術大学院大学)
古舞 千暁 (KDDI)
堀口 維里優 (東京大学)
松井 孝太 (名古屋大学)
水野 勇磨 (千葉大学)
山内 隆太郎 (東京大学)
山川 宏 (東京大学/WBAI)
吉野 友貴 (清水建設)
お問い合わせ
一緒に研究開発を行える方を随時募集しております．
研究者，技術者，学生，フリーランスなど幅広く参加いただいております．
ご興味のある方はどなたでも本ページ下部の連絡先までお問い合わせください．
以下のテーマに限らず研究自動化に関連する課題を一緒に解決していきましょう．
取り組んでいるテーマの例
トップ国際会議への投稿に値する機械学習の研究課題の生成
コスト(時間，費用，計算資源)を加味した実行可能な研究計画の生成
実装可能かつ既存研究より性能のよい新規の機械学習アルゴリズムの生成
自然言語で書かれた数学的命題からLean等の定理支援系言語への自動/人力翻訳
定理支援系と大規模言語モデルの連携による数学的定理の証明生成と応用
査読に耐えうる論文の自動執筆
研究を実行する機械学習モデルの自己改善