オムロン サイニックエックス株式会社(本社:東京都文京区、代表取締役社長:諏訪正樹、以下 OSX)は、「The Thirty-Eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024)」ならびに、NeurIPS 2024に併催されている2つのワークショップ(AI4Mat-NeurIPS 20241)および、Machine Learning and the Physical Sciences)において、最新の研究成果を発表します。
各発表についての詳細は、それぞれ関連ページのリンクからご確認ください。
※記載している著者情報は、執筆または投稿時点のものです。
<NeurIPS 2024について>
「NeurIPS」は、「ICML2)」「ICLR3)」とならび、AI・機械学習分野のトップカンファレンスの一つで、12月10日から12月15日にかけてカナダ・バンクーバーで開催されます。2024年は15,671件の投稿の中から、約26%の論文が採択されています。OSXからは1件の発表をおこないます。
タイトル |
Local and Adaptive Mirror Descents in Extensive-Form Games |
内容
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展開形ゲーム4)において計算効率と安定性を両立するアルゴリズム |
著者 |
Côme Fiegel*1, Pierre Ménard*2, Tadashi Kozuno*3, Rémi Munos*4, Vianney Perchet*5, and Michal Valko*4 |
発表セッション |
Poster Session 3 12/12(木) 11:00-14:00 ※発表日時は現地時間 |
関連ページ |
なお、NeurIPS 2024にて特に優れた査読をおこなったレビュアーの一人として、OSX Senior Researcherの小津野将が、NeurIPS 2024 Top Reviewersに選ばれています。
<NeurIPS 2024に併催されているワークショップについて>
■AI4Mat-NeurIPS 2024
OSXからは2件の発表をおこないます。
タイトル |
Force-Controlled Robotic Mechanochemical Synthesis |
発表内容 |
力制御を用いたロボットによる粉体材料合成システム |
著者 |
Yusaku Nakajima*1, Kai Kawasaki*1, Yasuo Takeichi*1, Masashi Hamaya*2, Yoshitaka Ushiku*2, and Kanta Ono*1 |
発表セッション |
Poster Session 12/14(土) 12:00-13:45 ※発表日時は現地時間 |
関連ページ |
タイトル |
Contrastive Language-Structure Pre-training Driven by Materials Science Literature |
内容 |
結晶構造と言語情報を結びつけるクロスモーダルな学習手法 |
著者 |
Yuta Suzuki*1, Tatsunori Taniai*2, Ryo Igarashi*2, Kotaro Saito*3,4, Naoya Chiba*5, Yoshitaka Ushiku*2, and Kanta Ono*4 |
発表セッション |
Poster Session 12/14(土) 12:00-13:45 ※発表日時は現地時間 |
関連ページ |
■Machine Learning and the Physical Sciences
OSXからは1件の発表をおこないます。
タイトル |
Two-Stage Coefficient Estimation in Symbolic Regression for Scientific Discovery |
内容 |
科学的発見に向けた関数同定アルゴリズム |
著者 |
Masahiro Negishi*1,2 (OSXインターン: 2023年11月~2024年2月), Yoshitomo Matsubara*3, Naoya Chiba*4, Ryo Igarashi*2, and Yoshitaka Ushiku*2 |
発表セッション |
Poster Session 1 12/15(日) 11:00-12:15 ※発表日時は現地時間 |
関連ページ・ |
https://neurips.cc/media/PosterPDFs/NeurIPS%202024/100013.png https://ml4physicalsciences.github.io/2024/files/NeurIPS_ML4PS_2024_11.pdf |
1) AI for Accelerated Materials Discovery Workshop NeurIPS 2024
2) International Conference on Machine Learning
3) International Conference on Learning Representations
4) 展開形ゲームは、経済学やゲーム理論などで使われるモデルの一つで、「木構造」の形で表現されます。各プレイヤーが順番に行動し、それらの選択肢および利得を比較します。
オムロン サイニックエックス株式会社について
オムロン サイニックエックス株式会社は、オムロンが考える"近未来デザイン"を創出する戦略拠点です。「AI」「ロボティクス」「IoT」「センシング」など、幅広い領域の最先端技術のトップ人財が研究員として在籍し、社会的課題を解決するために、技術革新をベースに「ビジネスモデル」「技術戦略」「知財戦略」を統合し具体的な事業アーキテクチャに落とし込んだ"近未来デザイン"を創り出します。また、大学や社外研究機関との共同研究を通じて「近未来デザイン」の創出を加速していきます。
◆OSXのホームページ:https://www.omron.com/sinicx/
◆OSXの最新の活動:https://www.omron.com/sinicx/activity/
◆OSXの業績一覧:https://www.omron.com/jp/ja/technology/publications/?affiliation=%5B%22OSX%22%5D
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