拓海さん、最近うちの若手が「微分可能なODEソルバーを使え」って言ってきて困っているんです。要するに何ができるようになるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、微分可能なODEソルバーは「物理や化学の時間変化モデル」を機械学習と一緒に学習できる道具です。GPUで速く動き、学習のために勾配が取れるのが肝です。
GPUで動くのは分かりますが、うちの現場でどう役に立つかが見えづらい。投資対効果の観点で教えてください。
いい質問です。要点を3つにまとめると、1) 物理モデルを学習と組み合わせて精度向上、2) 大量データや複雑モデルの高速化で試行回数を増やせる、3) 最終的に設計最適化や異常検知の制度が上がる、ということですよ。
なるほど。で、肝心の「微分可能」っていうのは要するにどういう意味ですか。これって要するに勾配が計算できるということですか？
その通りです。少し噛み砕くと、微分可能性とは「出力の変化が入力にどう依存するかを微分して定量化できる」ことです。数学的には偏微分や全微分を使いますが、実務的には機械学習の最適化でパラメータ更新に使えるという理解で十分です。
うーん、勾配を取れると何ができるんですか。社内の誰に分かる例で説明してくれますか。
工場のラインで例えると、製造条件（入力）を少し変えた時に良品率（出力）がどう変わるかを自動で測れるようになります。勾配が分かれば、どの方向に設備パラメータを動かせば良品率が上がるかが示せるのです。
それは刺さりますね。では社内で導入するとしたら何から手を付ければ良いですか。
焦らずに段階を踏みましょう。まずは1) 既存データで小さなモデルを作る、2) 物理的な関係性が明確な工程で試す、3) GPU環境と人材の最低限の訓練を行う、の三点から着手すれば投資対効果は見えやすくなりますよ。一緒にステップを設計できます。
人材育成はうちの課題です。現場のエンジニアはPythonの経験が浅いんですが、それでも扱えますか。
大丈夫、段階的にできますよ。まずは既成のオープンソース基盤を使い、サンプルを動かして理解を深め、次に業務データに合わせて少しずつ改変していけば、習熟は早いです。最初は私がワークショップで伴走しますよ。
最後に一つだけ確認させてください。これを導入すれば我々の現場での試行回数が増えて品質改善の速度が上がる、という理解で合っていますか。
はい、その理解で合っています。GPUで速く解けて、しかも学習に使える勾配が取れるので、設計空間を素早く探索できるようになるんです。一緒にロードマップを作って段階的に導入しましょう。
分かりました。自分の言葉で言うと、微分可能なODEソルバーを使えば「物理的に意味のあるモデルを機械学習の学習過程に組み込み、短時間で最適解に近づける道具」なんですね。まずは小さな現場で試してみます。
