パイプライン非同期並列DNN訓練の実用化（Pipemare: Asynchronous Pipeline Parallel DNN Training）
田中専務拓海先生、最近うちの若手が「非同期パイプライン並列」だとか言うんですが、正直何を言っているのかよく分かりません、ざっくり教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、非同期パイプライン並列は計算を細かく分割して複数の機械で同時に進め、待ち時間を減ら
Deep Learning
3549ベント尾ラジオ銀河の深層学習による同定とカタログ作成（Identification of Bent-Tail Radio Galaxies in the FIRST Survey Using Deep Learning Combined with Visual Inspection）
田中専務拓海先生、最近部下から『AIで天文学の論文がすごい』と言われまして、具体的に何ができるのか見当がつきません。今回はどんな研究ですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、Deep Learning (DL) 深層学習を使って、空のラジオ画像から特定の形をした銀河を
潜在的硬化の学習（Learning Latent Hardening: LLH）— 材料逆問題のためのドメイン知識を用いた深層学習の強化
田中専務拓海先生、最近部下から「AIで材料の設計が変わる」と聞きまして、しかし現場はデータが少ないと言っています。これって現実的に経営判断として投資する価値がある話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、ここは3点で押さえれば見通しが立ちますよ。まず、データが少なくて
A Multi-Scale Feature Extraction and Fusion Deep Learning Method for Classification of Wheat Diseases（小麦病害分類のためのマルチスケール特徴抽出と融合を用いた深層学習手法）
田中専務拓海先生、最近部下が「AIで農業の診断ができる論文がある」と言いまして、うちの現場にも関係ありそうで気になっています。要するに現場で使えるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！概略を先に言いますと、この研究は画像から多段階の特徴を取り出し、複数の深層学習モデルを組
多光源固定式CTにおける散乱推定のためのEnd-to-End深層学習フレームワーク（ComptoNet: An End-to-End Deep Learning Framework for Scatter Estimation in Multi-Source Stationary CT）
田中専務拓海先生、最近若手が「ComptoNetって論文がいい」と言うのですが、正直何が変わるのか掴めずに困っています。要点を端的に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ComptoNetはCT（Computed Tomography、コンピュータ断層撮影）画像で
Hybrid Deep Learning Model for epileptic seizure classification by using 1D-CNN with multi-head attention機械学習による発作検出の新潮流（Hybrid Deep Learning Model for epileptic seizure classification by using 1D-CNN with multi-head attention）
田中専務拓海先生、最近部署で「脳波（EEG）をAIで解析して発作を検出できるらしい」と言われまして、現場の負担が減るなら投資したいと考えています。ただ、正直仕組みがよく分からないのです。要するに何がすごいんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけお伝えします。今回
サプライチェーンにおける信用リスク検出のための生成対向ネットワーク（Generative Adversarial Networks for Credit Risk Identification in Supply Chains）
田中専務拓海先生、最近部下から「サプライチェーンの信用リスクにAIを使うべきだ」と急かされているのですが、正直ピンと来なくてして。そもそも何が変わるのか、要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。結論から言うと、この研究は『データが少
エネルギー効率の高いフォトニクス技術のための深層学習によるナノワイヤ設計（Nanowire design by deep learning for energy efficient photonic technologies）
田中専務拓海さん、最近部下からナノワイヤという話と一緒に「深層学習で設計する」と聞きまして、正直何から聞けば良いかわからないのです。要するに投資に値する話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は三つです。まずナノワイヤと深層学習の組合せで
勾配ベースの多目的ディープラーニング（Gradient-Based Multi-Objective Deep Learning）
田中専務拓海先生、最近社内で「マルチタスク学習」とか「多目的最適化（MOO）」って話が出るんですけど、現場にどう響くのかよく分かりません。要するに投資に見合うのか知りたいのですが。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ。簡単に言えば、勾配ベースの多目的ディープラーニングは、
特徴選択と機械学習の組合せによる肺がん早期検出の分析（An analysis of the combination of feature selection and machine learning methods for an accurate and timely detection of lung cancer）
田中専務拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。部下から『機械学習で肺がんの早期発見ができる』と聞いて驚いています。これって要するに、うちみたいな中小製造業でも役立つ可能性があるということでしょうか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は『特徴選