前回大好評だった日立製作所×Peakersのコンペティションがオンライン開催になって再度実施されます。今回は日立製作所の研究開発グループが中心となり、課題内容も一新。さらにグレードアップしたイベントとなっています。
本年はオンラインでの開催となり、皆様に最大限学んでいただけるようサポート体制を強化。ワーク中不安な部分やつまづいたところがあれば、いつでもメンターの方に質問することができます。また、全国どこからでも参加可能。これまで参加の難しかった関東以外の方も、挑戦をお待ちしています。
かねてより社内に多数の高度な専門性を持つAI研究者、データサイエンティストを抱えている日立製作所。国内外の様々な分野の顧客とタッグを組み、デジタルソリューションサービス「Lumada」を中心にデータを用いた社会イノベーション事業を展開してきました。SNS・口コミ・マスメディアなどのデータを統合して行うマーケティング・英国におけるエネルギー消費の最適化・公共交通機関における混雑回避アプリケーションの開発など、その「協創」の事例は多岐に渡ります。
2020年3月には、データサイエンス関連の研究者・エンジニア・コンサルタントなどのトップタレントを100名集結した新組織「Lumada Data Science Lab.」を設立。社内のデータサイエンスタレントが柔軟に関わり合うことで提供サービスの価値をさらに高める発想を生み出そうとしています。また、同組織は人財育成にも注力しており、実践的な取り組みを通じて社内人財をスキルアップさせ、2021年度には組織人員を200名に拡大することを目指しています。
同社では、Lumada事業のさらなる拡大に向け2021年度末までにデータサイエンティストを3,000名に増強することをめざし、育成を強化しています。データサイエンスラボはその人財の中でも高度なデータサイエンスだけでなくOTの知見を高いレベルで有するトップ人財を結集し、AI・アナリティクス分野の中核組織として位置づけられています。
国内でもトップクラスの技術力を持つ同社のAI研究者たちに直接アドバイスを受け、レベルの高い成長を体験できる本イベント。同時に、全国各地のハイレベルな仲間たちとも競い合えるチャンスです。
ご自身の機械学習スキルに自信のある方・力を試してみたい方、ぜひご参加ください。
前回開催時の様子は下記よりご覧いただけます。
※リンク先は前年のオフライン開催時のものです。本年はオンライン開催となります。
コンペティション課題は、北海道の地下道における歩行者数のテーブルデータから特定地点の歩行者数を予測するものです。5つある観測地点のうちのひとつを目的変数とし、その地点の「30分後」の歩行者数を予測していただきます。
日立製作所ではデータが新たな価値を生み出す次の社会に向け、AI・ビッグデータを利活用したデジタルソリューションをグローバルに提供しています。事業分野もITだけでなくモビリティ、医療・金融・働き方などのライフ、インダストリー・エネルギーと、人々の暮らしにかかわるあらゆる領域に及びます。日立製作所は、総合電機メーカーという枠を飛び越え、国内外の幅広い領域でイノベーションを起こすグローバルリーディング企業なのです。
また、同社はデジタル技術（IT）に加えて、制御・運用技術（OT：Operational Technology）やプロダクトを有する世界でもユニークな企業です。その強みを活かして世界中で社会課題を解決する社会イノベーション事業を行っています。
社会イノベーション事業の中核となる「Lumada」は顧客のビジネスデータをもとに課題の発見・仮説検証・解決までを行い新たな価値を生み出すデジタルソリューションサービス。AI・データ分析はもちろん様々な最新鋭の技術を利用し、すでに数多くの企業で業務課題や環境課題など数多くの課題を解決しています。
本イベントの中心を担う研究開発グループは、100年を超える日立製作所の技術を蓄積し、発展させ続けています。主に「エネルギー」「機械」「材料」「制御」「人工知能」「デジタルテクノロジー」「計測エレクトロニクス」「システム」「生産」の9分野で高い専門性と技術力を持った研究者たちが活躍しています。
当日は同社の研究開発グループのハイレベルな専門性を持つメンバーがメンターとして参加。ワーク中の困ったことやモデルの改善点についてはもちろん、実務であればどうすべきか・日立製作所では同様の課題にどう取り組んでいるかなど現役の研究者だからこそ答えられる質問もできます。
また、ワーク終了後にはメンターによる課題解説も実施予定。研究者の方がどういった目線から同じ課題に取り組んだか、直接学ぶことができます。
O. Y
研究開発グループ 人工知能イノベーションセンタ 知能情報研究部 研究員
2018年入社。東北大学工学研究科電子工学専攻・博士卒。大学では超伝導などを題材に、デバイスの特異な物性を活用した非ノイマン型計算の理論とアーキテクチャについて研究していた。材料科学向け人工知能技術（マテリアルズ・インフォマティクス）の研究開発を軸に、地理空間情報データ分析技術開発および地理空間電子情報技術の国際標準化活動にも取り組む。2019年、ミャンマーのトップ大学 "University of Information Technology"にて開催の人工知能/機械学習サマーセミナー招聘講師を務めた。
Y. T
研究開発グループ 人工知能イノベーションセンタ 知能情報研究部 研究員
2017年入社。京都大学大学院情報学研究科卒。大学時代は、強化学習を研究。入社後、画像処理・物品認識技術の開発を経験。物流現場でのロボットによるピッキング作業自動化プロジェクトにおいて、主に物品認識技術の研究開発を行う。
B. J
研究開発グループ デジタルテクノロジーイノベーションセンタ サービスコンピューティング研究部 研究員
2017年入社。北海道大学情報科学研究科卒。オンライン機械学習について研究して博士後期課程を修了。入社後はデータサイエンティストとして幅広い分野の社外PoCに複数回関わり、様々なドメインでのデータ分析課題を経験した。AIOps分野でデータサイエンスの活用によってデータセンターやストレージなどの大規模構成ITシステムの運用管理の自動化を目指して日々研究している。
K. H
研究開発グループ デジタルテクノロジイノベーションセンタ コネクティビティ研究部 研究員
2014年入社。大阪大学大学院情報科学研究科情報システム専攻卒。大学時代は、高信頼デジタル回路設計の研究開発に従事。現在はグローバルなIoT製品のデータを顧客が分析・可視化するために、通信のための回線管理から、データ蓄積・可視化、AI連携までを担うサービスプラットフォームの研究開発を行う。
I. K
研究開発グループ システムイノベーションセンタ システムアーキテクチャ研究部 チームリーダー
2004年入社。北海道大学システム情報工学研究科卒。大学時代はGAなどのメタヒューリスティックを画像処理ソフトウェアに応用する研究を行っていた。製造業やプラントの異常検知や計画最適化にAIを応用するチームのチームリーダとして研究開発とマネージメントを行う。
O. K
研究開発グループ システムイノベーションセンタ 社会システム研究部 チームリーダー
2003年入社。早稲田大学理工学術院創造理工学部卒。AI技術を活用した金融新サービスの開発において、研究チームのリーダーとして研究開発とマネジメントを行う。
※タイムテーブルは変更となる場合がございます。
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