AIサイエンティスト / AI in Scientific Discovery

​イベントの24時間前までに登録が必要です（会場の入場QRコードを生成するための時間が必要です）。 京橋エドグランに到着したら、3階から高速エレベーターで22階まで上がり、22階のゲートでQRコードをスキャンして29階へ進んでください。

​TAIについて

​TAIは、AIに従事、研究、または投資している東京に拠点を置く人々から成るコミュニティです。私たちはエンジニア、プロダクトマネージャー、起業家、学者、投資家であり、東京に強力な「AIコア」となることを目指しています。このコアは一連のノード（私たち全員）で構成されており、知識の共有と相互のつながりを通じて各ノードの価値を高めたいと考えています。

​イベント内容

​今回のイベントは​TAIの「応用機械学習と人工知能」の日本語セミナーシリーズの第3回となります。このセミナーでは、AIサイエンティストの基本概念とその実用性について解説します。AIサイエンティストは創造的な発想の構築、実験の実施とその結果の整理、さらに論文の作成やレビュー作業といった研究の一連の流れを自動化するAIシステムで、多岐にわたる応用が可能です。本セミナーでは、AIサイエンティストの仕組み、最新の技術動向、具体的な応用例を紹介し、実践的な知識を身につけていただきます。AIの可能性を広げるこの分野に興味のある方は、ぜひご参加ください。

​日程

​17:30 - 18:00 開場

​​18:00 - 18:30 北野宏明様「Nobel Turing Challenge: Creating the Engine for Scientific Discovery (仮タイトル)」

​18:30 - 19:00 Llion (ライオン) Jones様「Progress in Agentic AIs」

​19:00 - 19:30 牛久祥孝様「Vision & LanguageとAIロボット駆動科学」

​19:30 - 20:00 高木志郎様「機械学習研究ができるAIへ向けて」

​20:00 - 20:30 山田涼太様「研究を加速させるためのLLM活用」

​20:30 - 21:00 発表者への質問と自由交流

​21:00 閉場

​発表者紹介とトーク内容

​北野宏明様

​略歴 ソニーグループ株式会社 執行役 副社長CTO。エレクトロニクス、半導体、エンタテインメントなど多様な事業からなるソニーグループのR&Dエコシステムを指揮。また、株式会社ソニーリサーチ代表取締役 プレジデントおよび株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所（ソニーCSL）の代表取締役社長も務める。AIの専門家として、国連のAIに関する諮問委員会メンバー、経済協力開発機構（OECD）の Expert Group on AI Futures、シンガポール政府のAdvisory Council on the Ethical Use of AI and Data、英国政府のexpert advisory panel for the International Scientific report on Advanced AI Safety、そして日本政府のAI戦略会議（イノベーション政策強化推進のための有識者会議）の構成員を務めている。 カーネギーメロン大学で、大規模データ駆動型AIシステムを超並列計算モデルで構築する研究に取り組み、1993年に国際人工知能学会（IJCAI）のThe Computers and Thought Awardを受賞。その後、ソニーCSLおよびカリフォルニア工科大学での研究を通じて、生物学とシステム科学を統合し、システムバイオロジーを確立。 そのほか、ロボカップ国際委員会ファウンディング・プレジデント、IJCAI会長（2009-2011）、欧州分子生物学研究所（EMBL）などの学術機関の科学諮問委員会メンバー、学校法人沖縄科学技術大学院大学教授を歴任。2009年にThe Nature Award for Creative Mentoring in Scienceを受賞し、Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)のフェロー(2021-)を務めている。2000年にはヴェネチア・ビエンナーレ、2001年にはニューヨーク近代美術館（MoMA）に招聘アーティストとして参加。

​発表タイトル Nobel Turing Challenge: Creating the Engine for Scientific Discovery (仮タイトル)

​発表概要 TBD

​Llion (ライオン) Jones様

​略歴 Llion Jones is an ex-Google software engineer after working there for over a decade and is one of the authors of the well known paper "Attention Is All You Need,". This paper introduced the deep learning model called "Transformer" for natural language processing and serves as backbone of most state of the art AI systems, such as ChatGPT. Recently, with co-founder David Ha, he started his own company and serves as the CTO of Sakana AI.

​発表タイトル Progress in Agentic AIs

​発表概要 Agentic AIs are AIs that use foundation models to go beyond just being a chatbot interface but are able to automate much more complicated tasks such as booking hotels or doing software engineering. These systems are currently not as robust as we would like them to be but we are making rapid progress. In this talk I want to highlight some progress in this area, some of which is research that has come directly from Sakana AI. Including LLM 2 which automated the design of LLM loss functions, the recent AI Scientist release which demonstrated automating an entire ML research stack, and recent work showing that you can even automate the creation of these agents.

​牛久祥孝様

​略歴 2013年日本学術振興会特別研究員およびMicrosoft Research Redmond Intern。 2014年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了、NTTコミュニケーション科学基礎研究所入所。 2016年東京大学情報理工学系研究科講師。 2018年よりオムロンサイニックエックス株式会社 Principal Investigatorおよび2019年より株式会社Ridge-i Chief Research Officer、2022年より合同会社ナインブルズ代表、現在に至る。 主としてコンピュータビジョンや自然言語処理を対象として、機械学習によるクロスメディア理解やAIロボット駆動科学の研究に従事。 2011年ACM Mutlimedia Grand Challenge Special Prize受賞、2017年ACM Multimedia Open Source Software Competition Honorable Mention選出、2017年および2018年NVIDIA Pioneering Research Awards受賞、2021年ヤマト科学賞受賞、2023年NISTEPナイスステップな研究者選出。

​発表タイトル Vision & LanguageとAIロボット駆動科学

​発表概要 GPTなどのマルチモーダルな生成AIも包含するVision and Languageという研究分野を概説し、その発展として講演者が取り組んでいるAIロボット駆動科学についてご紹介いたします。

​高木志郎様

​略歴 2018年慶應義塾大学経済学部卒業、2020年東京大学大学院新領域創成科学研究課修士課程終了。2021 年より独立研究者として活動を開始し、現在は研究ができる AI の実現を目指して活動。2023年より 機械学習の研究の自動化を目指すプロジェクト AutoRes に参加。

​発表タイトル 機械学習研究ができるAIへ向けて

​発表概要 近年の急速な AI の発展によって、AI の科学への応用が急速に広まりました。これに加えて、単に AI を科学の部分タスクを実行させるだけではなく、Sakana AI の the AI Scientist をはじめとして、AI 自身に科学研究を実行させることを目指す取り組みも生まれ始めています。このトークでは、このような研究の自動化に関連する研究の中で、特に機械学習研究の自動化に関連したものを紹介します。また、機械学習研究が自律的にできる AI を作るとはどのようなことか、どのような課題があり、現在どこまでできているのかについて議論します。

​山田涼太様

​略歴 東京大学で農学部から工学部へと転じた経歴持つ、学際的な視点を有する起業家。AIによる科学研究の自動化（AI駆動科学）を目指し2018年にfuku株式会社を創業。専門文書からの情報抽出やライフサイエンス関連のデータベース構築を中心に取り組み、創薬AIの学習データ構築プラットフォームやロボット実験施設の解析自動化に携わっている。一般社団法人ラボラトリーオートメーション協会のコアメンバー。AIと科学の融合による新たな可能性の開拓に情熱を注いでいる。

​発表タイトル 研究を加速させるためのLLM活用

​発表概要 ライフサイエンス研究の現場でのLLMの活用事例の紹介。専門文書からの情報抽出や、データベースを対象としたRAG、Agentic Workflowを紹介します。