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What we do

Preferred Networks (PFN)のゴールの一つは分散協調的なインテリジェンスを生み出し、機械やデバイス同士がネットワークをまたいで「賢く」協調し合える仕組みを構築しすることです。そのような世界を実現するために、PFNは機械学習・深層学習を様々な業界の世界をリードする企業とともに研究し、その成果を他の分野でも応用できるようにDeep Intelligence in-Motion(DIMo、ダイモ)として製品展開しています。

このゴールの実現のためにはクラウドだけでなくネットワークのエッジやフォグでも機械学習の技術を利用できるようにする必要があります。そのため、PFNはネットワークのエッジにおける深層学習の応用に力を入れています。DIMoもクラウドだけでなくネットワークのエッジで直接機械学習やデータ処理を実行できるようになっています。これによりネットワーク帯域の制限や低レイテンシの要求、プライバシーの保護など要因によりデータをクラウドに直接集められないようなユースケースでも高度なデータ分析や分析に基づいたアクションを可能にします。結果としてクラウドに価値のあるデータのみを集め、既存のクラウドベースの大規模データ分析基盤もさらに真価を発揮できるようになると考えています。

PFNでは、このような研究開発を支える技術の一部を、OSSとして公開しています。

Chainer: http://chainer.org/
SensorBee: http://sensorbee.io/

今までの研究開発成果の一部はブログやデモなどの形で公開しています。

CEATEC2016に出展してきました 〜ロボット編〜
https://research.preferred.jp/2016/10/ceatec2016%E3%81%AB%E5%87%BA%E5%B1%95%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%8D%E3%81%BE%E3%81%97%E3%81%9F-%E3%80%9C%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88%E7%B7%A8%E3%80%9C/
CEATEC2016に出展してきました 〜ドローン編〜
https://research.preferred.jp/2016/10/ceatec2016-drone/

Why we do

人間ができることを極限まで人間を介入させずに自動化することにより、人間が更に難しく創造的な問題に集中できる世界を実現するためにPFNは現在の取り組みを行っています。

機械は昔から人間の仕事を自動的かつより効率的こなすために使われてきました。近年ではそれに加えて人工知能の技術、特に機械学習が急速に発展したことにより、単純作業以外も機械によって置き換えられるようになってきています。機械もデバイスも単体で見るとますます賢くなり、自動運転なども実用レベルでの実現可能性が見えてきました。さらに特定の環境下では人間より優れた性能を発揮しています。

このように賢くなった機械によって人間の仕事が置き換わる流れは今後更に進むと考えられています。しかし、機械による自動化にはまだ大きな課題が残っています。その一つがコミュニケーションです。機械同士の賢いコミュニケーション手段が欠落していることにより、個別に見れば十分に賢くなってきた機械を複数集めたところで台数以上の効率が得られることはありません。これ以上機械が賢くなるためには、人間が当たり前のように行えるコミュニケーションを通した協調や情報の共有を機械も同じようにできるようにならなければなりません。

機械同士が自律的にコミュニケーション方法を確立できるようにするため、PFNはその要素となる技術の研究開発を行っています。現在最も欠けているのがネットワークのエッジやフォグで細かな問題に対して深層学習を利用するための基盤であり、それをDIMoという形で開発しています。最終的には研究開発やDIMo開発の過程で得られた要素技術を積み上げて知的に分散協調する機械の実現を目指します。

How we do

PFNの活動を支えているのは柔軟性と多様性です。新しい技術や知識を身につけ続けることに喜びを感じるメンバーとそれを後押しする会社の文化が、最先端の研究開発とその成果を最短でお客様に届けることを可能にしています。同時に、多様な専門性を持つメンバー同士が密に連携することで、継続的に新しいアイディアが生まれ育っていく環境を構築しています。

PFNでは継続的な学習を助けるために様々な社内外の活動を行っています。

・定期社内セミナー

発表者の専門分野の情報や業務と全く関係のない趣味の話など幅広い話題を共有する機会になっています。毎週木曜日に行い、基本的に社外にも配信しています。 https://www.youtube.com/user/preferredjp

・論文やサーベイの社内共有会

毎週面白かった論文などを社内で共有し合う会です。副社長の岡野原が毎週大量の論文を紹介するため岡野原タイムとも呼ばれています。

・国内外の学術系学会やテックカンファレンス、勉強会への参加・講演の支援

社内向けの共有レポートを書くことなどを条件に、参加を業務時間として扱えます。講演や発表はもちろんプラスに評価されます。

・専門書・教科書の輪講、論文読み会の開催

今まで機械学習や分散システム、ソフトウェア開発手法など多岐にわたる分野の教科書を読んできました。

定期社内セミナー以外は任意参加で、ゆるく情報共有やノウハウの伝授を行う仕組みになっています。社内セミナーは基本的に外部公開しており、輪講も社外の人を交えて行うこともあります。

このようなチームや環境を構築した上で、PFNはビジョンの達成のために次のような取り組みを行っています。

・世界トップクラスの企業との共同研究
・研究開発を加速する基盤の開発
・研究成果物を最短で製品化するための枠組みの開発

これらの取り組みは多様な専門性を持ったメンバーと我々とは違うバックグラウンドを持ったお客様とのシナジーにより実現されています。特定の業界の専門家であるお客様と機械学習の専門家である我々が共同で研究開発を行うことにより、お客様の深いドメイン知識を生かした高度なデータ利用が可能になります。また、研究開発には高い不確実性がつきもので、多くの試行錯誤を高速に行わなければなりません。PFNではそのような研究開発を支えるための基盤も研究とエンジニアリングの両方の知見を生かしながら開発しています。さらに、研究成果は実用化されて初めて価値が出ます。研究成果を最終的に製品とするためには品質保証など乗り越えなければならない壁がいくつも存在します。これは一般的な解が存在する問題ではありませんが、我々は研究開発と製品開発の距離を極限まで近づけたチームを作ることでこの壁を乗り越えていきます。

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About us

Preferred Networksは最先端の機械学習・深層学習の技術を産業用ロボットや自動車、バイオヘルスケアなどの分野に応用する研究開発を行い、その成果をIIoT向けのミドルウェアとして様々な業界に届ける事業を行っています。デバイス同士が賢く協調する快適な社会の実現を目指します。

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