突撃!! AIプラットフォーム「IX」のクロスコンパス・インテリジェンスでのTDA勉強会レポート

どーも! まじすけです!

前回のTDA記事がきっかけで、AIプラットフォームを運営する株式会社クロスコンパス・インテリジェンス芦原祐太さんとTDAについての意見交換会を行いました!✨

貴重なお話が聞けたので、会話形式でまとめてみました👀

芦原佑太

2014年 電気通信大学卒業
2016年 電気通信大学大学院 情報システム学研究科 社会情報学専攻 首席
2016年 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス 入社
2016年 電気通信大学博士後期課程 入学
学部時代に解析学を研究し、大学院時代から人工知能の研究に従事

TDAとは?

Topological Data Analysisの略。日本語では位相的データ分析と呼ばれている。東北大学の平岡研究室やシリコンバレーのAYASDIが最先端の研究を行なっている。

TDAの記事はコチラ

「IX」とは?

IX = 人工知能の共創プラットフォーム

人工知能の共創プラットフォーム「IX (Intelligence eXchange)」は、人工知能を簡単に扱うことができるインターフェースを提供すると同時に、データ提供や開発参画を可能とするコミュニティを形成し、「誰もがAIを活用できる社会」を実現するプラットフォームです。
(引用)

IX (Intelligence eXchange) とは?

株式会社クロスコンパスではTDAを実装しているんですか?

まじすけ
よろしくお願いします!! いきなりですが、クロスコンパスさんのシステムでTDAを使っているんですか?
芦原
多分このメンバーだと、実際に調べてるのは僕です。弊社ではプロダクトに使うことも想定しながら、時間がある時に僕が個人で少し実装しています。
まじすけ
実装する際は何を使っているんですか?
芦原
PythonのMapperをベースに使っていますね。ただ、今はあまり実装事例が少ないんですよね。
まじすけ
アルゴリズムが書かれてる文献とか見ないですもんね… それこそ僕がコードを実装して記事にしたいです!

実は、TDAの方式は一つじゃない!?

芦原
ちなみに、以前まじすけくんが記事で紹介していたAYASDIは、通常考えうるTDAのパイプラインとは、少し異なるというのを他の論文で読んでいたのだけど。
まじすけ
まじすか!?
芦原
AYASDIが開発した方法は、最後の不変量を出すまでの過程が違うみたいなんですよ。実装する上ではその違いに気をつけたほうがいいかも👀
まじすけ
その違いも調べて記事にしたいですm(_ _)m

本当にDeepLearningを超えるの?

芦原
以前の記事で「DeepLearningを超える!?」って書いていましたが、思い切ったタイトルだなwという印象でした。最近のDeepLearningはいろんな分野に進んでいて、なかなか超えるのは難しいと思っています。
まじすけ
ギクッ…

トポロジーなど幾何学の分野は図形や空間対する概念を求めることが多く、分析するデータを取りづらい。しかし、本記事のTDAで使われているパーシステントホモロジーという概念は”点ごとの距離”を求めることができるので、データ分析を行うことができている。

芦原
それこそ、TDAに向いているデータの性質ってのがわかってきて、様式が整ってくれば効果が出るとは思います。しかし今DeepLearningで使ってるデータをそのままTDAで使うのは難しいと思いますね。
まじすけ
以前の記事で紹介した富士通の記事のように、TDAで時系列データを分析して、その分析データをDeepLearningを用いて学習していくというのが有効ですかね👀
芦原
確かに、TDAはデータ点を作るときに、データ点間の距離に意味を持たせることができれば使える可能性はあるんじゃないだろうか。特に時系列はわかりやすいんですよね。時間によって距離が出るので、結果のイメージが湧きやすい。
まじすけ
時系列の感情分析を今年の研究テーマにしたいと思ってます^^
芦原
まずはTDAを生かすための”使いやすいデータとは何か”という研究をするのも面白そうですね。

TDAとDeepLearningの共存

まじすけ
TDAの分析データをDeepLearningで学習をしていくというのが主流になりそうですね。

DeepLearningの起源はコンピュータ上に微積分が実装されたとこから始まるが、TDAの場合は幾何学をコンピュータ上に実装しようという試みである。現在はパーシステントホモロジーという幾何学の中でも一部の技術のみが使われている。

芦原
TDAとDeepLearningの調和的な動きはすごくいいなと思っています。もともと生まれが違う二つが組み合わさって何かできるのは面白いですよね。
まじすけ
幾何学という概念的な分野をパーシステントホモロジーを用いたデータ分析に応用したところもすごいですよね。

今後のTDAについて

芦原
DeepLearningには、情報幾何学の考え方も使われたり、数学の道具をフルに活用しようという機運は高いですよね。幾何学はまだ使える手法としてDeepLearningほどメジャーには出回ってはいないので、狙い所ではあると思います。
まじすけ
TDAについての研究もこれから増えていきそうですね!
芦原
AIの分野に、もっと一生懸命に幾何学や微積分にも精通してる人がいてくれると、もっと応用できそうですね。そういう人になってくださいw
まじすけ
超なります。

数学に強くなろう!

まじすけ
TDAを発展させようと思うと、数学について研究するモチベーションと時間が必要になりますね✏️
芦原
僕も2年前にTDAについて研究を始めた時は内容を理解するのが難しかったです。それでも何回も同じ本を繰り返し読んで、式と式の間の実際に別のノートに書き起こしたりして、理解を深めてくことで意味を理解してきました。読めば読むほど自分の頭がどんどんおかしくなって慣れていきますよw

まとめ

本記事のまとめです!

・TDAとDeepLearningの調和で新しい取り組みにつながる
・TDAの理解を深めるために数学を勉強する

このあとは現在まじすけが行なっているTDAの実装(未完成でしたが…)についてお話ししました!

今回のお話で出てきた、”AYASDIと平岡研究室のTDAの違い”や”TDAの実装について”を次回以降の記事で書きます🗒

次回もお楽しみに!✨

まじすけ


明治大学総合数理学部FMSでTDAやAIの研究を行なっている学部4年生。大学院の受験勉強の合間に研究内容をサッと紹介! 最近はまっているのは糖質ダイエットで、週3回いきなりステーキのワイルドステーキでお腹を満たす。幸せ。

AINOW
人工知能専門メディアAINOW(エーアイナウ)です。人工知能を知り・学び・役立てることができる国内最大級の人工知能専門メディアです。2016年7月に創設されました。取材のご依頼もどうぞ。https://form.run/@ainow-interview

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