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2019-07-28

Neuralinkのアベンジャーズみたいなチームは日本で作れるものなのか

生物学分野のプレプリントBioRxivにイーロンマスク率いるNeuralinkの企業ホワイトペーパーが公開された。

https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2019/07/18/703801.full.pdf


論文の中は、脳神経科学機械工学半導体情報工学の集まりだ。

YouTubeの発表を見ていて、各プロフェッショナルが集まっているわけだが、分野が違い過ぎるチームを率いることができるものなのか?

イーロンマスクが凄いと言っても、YouTubeでも各パートについては専門家プレゼンを任せていた通り、イーロンマスクがすべての分野に精通しているわけではない。

技術屋が嫌う、技術のわからない上司ってのがイーロンマスクのはずだ。

もちろんイーロンマスクの下にPMがいる可能性はあるが。


日本場合、各分野の最先端人物を探すだけでも大変ではないだろうか。

LinkedIn登録していない人も多い。


仮に集められたとして、現時点でお金と人だけがネックとなっている課題を見つけるというのもスキルがいる。

2018-10-11

情報工学 CG分野の業績事情修正在り】

http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521

https://anond.hatelabo.jp/20181010122823

私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。

はじめに

CG分野の研究は、大雑把に分けると

というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者現在ドワンゴリサーチ主幹しておられる西田先生でしょう。

論文事情

国内ですと画像電子学会VCシンポジウムといった会議雑誌投稿しますが、国内への投稿はあまり重要視されていないという現状があります。では、どこへ投稿するのか?といいますと、Siggraph (Asia) 、 Eurograph、Pacific Graphics などの主要な総合会議になります。主要会議については、インパクトを重視する面もあるのですが、各ジャンルで、例えばレンダリングではEGSRなど、主要な国際会議と同等レベル難易度とみなされる会議があり、これらの専門ジャンル分派会議総合会議よりは多分に理論的な研究が発表される傾向があります。最も評価が高いのは主要三会議ですが、それらでの採択が無理なら、再実験修正したのちに、ランクを落として投稿し、より注目度の高い会議での採択を目指します。

CG論文は、ACMデジタルライブラリーに公開されるほかは、殆ど場合は著者の一人がプレプリントを公開する慣習がありますACMのみですと会員登録をしていない実業界の人の目に触れにくいという事情が影響しているのかなと。SiggraphとEurograph及び主要な分会を除いては、基本的には国際会議で発表された論文は、Proceedingになります基本的にはというのは、その中の優れたもの何報かはジャーナルに採択されることもあるからです。またジャーナルに直接応募する事も出来ますが、ジャーナルへの投稿会議への投稿よりも時間を要する事情もあって国際会議投稿する人が多い様です。当然ですが、これらは全て査読されます。何度もリジェクトされます・・・

https://www.eg.org/wp/eurographics-publications/cgf/

https://www.siggraph.org/tags/tog

一般的論文のページ数は1ページ両面印刷 2段構成10P程度です。とても短いですが、短い分だけ綺麗に纏める能力が問われる事になりますし、一言一句と言えども無駄にできない厳しい調整を繰り返して執筆します。

主要会議は下記のリンクに纏められていますリンクから論文も見れますので、ご興味があればどうぞ。

http://kesen.realtimerendering.com/

論文雑誌とIF

CG業界における最高峰雑誌は、ACM Transactions on Graphics で、IFは 4,218となっています

次いで重要なのが、

IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics でIFは 3.078。

Computer Graphics Forum でIFは 2.046。

ieee computer graphics and applications で、IFは 1.64と続きます

残念な事ではありますが、CGではIFが1.0を超えるジャーナルは少ないので、研究者の多さに比較して掲載枠は少なく競争は非常に激しくなっています。これもジャーナルよりは、それと同等に評価されるトップカンファレンスの proceedingにする理由かもしれません。

業績事情など

学位の取得難易度は、理工学系では高くない方だと思います博士を取る過程要求されるのは、雑誌ないし高レベル会議のproceeding 2報というのが観測範囲での相場です。国内会議への投稿や、査読なし投稿、講演資料などを含めると5本程度はある感じになるのではないかと思います博士を獲得するまでにかかる時間は3年となっています。それより長くかかる人も、短く終える人もいますアカデミックポストは常に足りない状況にあり、非常に優秀な研究者結構苦労してるように見受けられますが、産業界就職する場合は非常に簡単です。

CGをやる上で必要になる数学物理は、基礎科学分野では学部時代にやる様な初歩的な数学物理です。最適化問題を解くことが多くなる関係最適化数学についてはよくやっておいた方が良いようです。この辺りはジャンル関係なく一通り勉強しておく必要があります数学物理勉強量は、基礎科学分野よりも多くはない分、情報系のアルゴリズムに関する基本的理論プログラミングによる実装能力問題になります研究の為には比較対象となる研究を数本程度自分実装したりする必要がある上に、バグを出せば致命傷になるという点が実装力の高さを要求する理由です。優秀な学生は、そこらの社会人よりも優秀という事は珍しくなく。プロコンレッドコーダー日本20人程度らしい)を持っているという様な人もいます

一本の研究を終えるのに読みこむ論文は、20~50、自分実装する研究が 1~3、という量になると思います斜め読みするものまで入れると、その倍くらいでしょうか。物理学と比べると明らかに楽ですね。

レンダリストはスタープレイヤー

CGでは、どのジャンルを選ぶかで博士の取り易さに差はないように思えますが、レンダリング分野は先鋭化しすぎていて、既存研究キャッチアップして実装し、自分研究を行うまでの間に膨大な努力必要とする上に、光学的にみて正しいのか?(追記: 実際に物体に光を当てた場合に得られる画像ないしデータは、計算によって得られた結果と等しい物になっているのか? )という様な厳しい評価を受ける傾向があり、(CG系の)他分野に比べて業績を出すのが大変だと思います研究者の中には10年以上に渡って育てて来たレンダリングエンジンベース研究を行う為に新参との差が大きいのです。そういう意味で優れた研究者師事する事が非常に重要と言われています師匠エンジンを持ってますので)。最近深層学習との組み合わせも増えてきているので、勉強量は非常に多いジャンルだと思います。その分、ゲーム映像分野で花形であり就職の際には引く手あまたになります

流体は希少研究

近年、流体シミュレーションや弾性体シミュレーションは、新規性を出すことが難しいジャンルの一つと言われていて、トップカンファレンスでは採択本数が多くはありません。テーマ選びが難しい分野だと思いますリアルタイムシミュレーションが難しい分野なので、ゲームなどでの応用を狙ったリアルタイム化の研究などが学生には人気がある様です。リアルタイム化すると理論的には正しくない、という様な齟齬が生まれる事が難しく、その折り合いの付け方に肝があるようです。レンダリング同様に就職に強い技術でしょう。流体力学や有限要素法などの知識特に必要しますが、定型化されている部分があるのでキャッチアップはレンダリングよりは容易と思います

モーション研究実用性が高い

モーションとはどんなものか?というと、ゲーム映画などで使われるキャラクタ動作アニメーションの事です。行われる研究はすぐにでも実用化できそうな研究が多く、実際に企業ディズニーなど)での研究成果が発表されることも珍しくはありません。髪の動作研究なども、モーション研究テーマの一つです。これも就職するなら強い分野です。特定数学物理依存せず、基本的数学知識全般必要します。例えば衝突を考慮するならば力学を使うというような感じです。

形状解析および形状処理は需要が弱い

かつてはCADなどで流行りのジャンルだったのですが、CAD研究が下火になったこともあり、現在は傍流の研究です。ただ形状解析の研究は、テクスチャ展開などCG必要技術を支えるものではあるので、現在も一部の研究者によって行われていますゲーム映画で使うLODを作成する技術も、この分野の成果の一つです。他にはMR赤外線センサーから取得した点群を形状に変換するといった場面で研究が役に立ちます就職という観点から見ると、企業から需要は少ないかもしれません。微分幾何と一部は位相幾何特に必要となる知識です。

画像処理は奥深い伝統ジャンル

画像処理画像認識系の会議へ行く事も多いのですが、近年、注目を浴びているのは、深層学習と組み合わせることで、ラフな線画をプロが書いた様な鮮明な線画に自動的に置き換えたり、また無彩色の画像に彩色する様な研究です。特に必要とするものはなく広く知識必要します。部分的には、色空間多様体と考える様な研究もあったりするので、位相幾何学をしっていないとというような事もあります伝統のある研究ジャンルだけに、問われる知識も広範です。画像認識系の研究にも精通している必要がある為、論文を読む量は多いでしょう。

追記 論文評価査読

基礎科学系では疑問視されることはないと思いますが、学科としての歴史が浅くかつ実業に寄った分野なので、論文評価はどうなってんの?という疑問があるかと思い追記します。

査読の際に問われるのは、手法妥当性です。先行研究との比べて何が改善されているか理論的にそれは正しい計算なのか?といった事を主に問われます情報工学のCG分野も科学ですので、先行研究との比較データを集め、解析的に、何がどの程度良くなっているか?を記述します。また、各研究基本的知識として使っている基礎科学系の知識にそって、理論的に研究手法が正しいものであるかも厳しく見られます査読によって疑問を示された場合一定反論期間を与えられます

研究者査読を通過するために、動画プログラムコードなど、再現性を示す資料を合わせて提出することで、査読者を納得させる工夫を行います。時には論文のものよりも追加提出資料のボリュームが大きくなるという事もあります。というか、それが常でしょうか。

自身研究も含めて既存研究は、後発の研究者によって実装され検証されます。上手くいかなければ質問を受けるし、疑問を提示され、後発の論文批判を受けることもあります。そうならぬように、実装したものを公開している研究者もいます。親切な研究者であれば、比較に使うと言えばコード実験に用いたデータをくれることもあります

以上のような仕組みによってCG系の論文研究としての質を保っています。地道で厳しい基礎研究ではなく、実業に近い応用的な研究なので、すぐに企業で使われる事も多く、それも研究妥当性を証明する一つの手段となっています

さら追記 間違いの修正

sisopt 結構りあると思う。SIGGRAPH(Asia)論文はTOGに自動的に載るし、TOGに載った論文SIGGRAPH(Asia)での発表権が与えられるからそれらは同等

これはその通りです。誤った情報を書いてしまい、失礼しました。業績要件については私の知ってる方を含めての狭い観測範囲ですが、なるべく高いレベルで 2報という方が多いようです。全大学ではないことはご了承ください。ご指摘いただきありがとうございました。

2013-09-08

http://anond.hatelabo.jp/20130907051948

最初の2行だけ読んで、まあそりゃそうだと思ったらあとがひどいね

院生はそんなに研究しないが、教授だってそんなに研究しない。

体感的に、自分自身で研究をやれてる教授割合なんて真面目に研究やってる学生より少ない。

教授がやってるのは、予算取り、会議、授業。マネジメント学生の予定管理)までこなす先生は一部の優秀な人だけ。

一番真面目に研究してるのは博士課程の(アジア留学生。彼らは実績を積めば母国のしっかりしたポストに付ける可能性が高いから。

下の学生の面倒もあまり見ないし見れない。

悪いけど、そりゃあなた研究室ダメからだよ。特に、他のトラバで言うようにあなたが本当に東大ならなおさらそう。

東大教官負担という意味では相当恵まれてるはずだし、そういう雑事に忙殺されながらも学生指導したり、あるいは助教ポスドクを使って指導させたり、それぐらいはしているのが普通学生だって留学生に限らずそれなりに真面目に研究して下の面倒も見てるはず。

少なくとも旧帝大ならそのくらいの環境が標準だと思うよ。あなたのところがなんでそうでないかは知らないが。

研究やらせたいなら修士単位なんてやめてしま

分野による。自分研究室の中のことしか知らないと発想が狭くなるから、「いやいや」でも他研究室の話を聞くことが有意義ということもある。私自身そのことを実感したのは修論書いてからだが。

逆に、京大数学系なんかは授業が学部と共通になってて、院生は実質何もしなくても単位取れる(学部時代に身につけてるはずだから)なんて仕組みもあったと聞いている。全部かどうかは知らないが少なくとも私がモグリ聴講していた講義に関してはそうだった。

研究室独立性だか何だか知らないが無駄な所まで独立分散するのはヤメロ

メールサーバー管理やらファイルサーバー管理やら、金を払ってる学生やらせるってどういう事だ?(実際やらされた

これに関しては分野による。あなた計算機ガンガン使って研究する分野ならそれくらいは出来なきゃダメ実験器具のメンテに等しいから。

そうでないのなら、単に人を雇う予算日本大学に足りないだけ。

・推薦の信頼を維持する努力しろ

企業から推薦が無くなると困るから推薦を蹴らない様に、というのに、推薦出した学生が落ちてもそれは学生責任というは如何なものか。

これは確かにおかしい。最近企業の側で推薦を舐めてる例が多いし、逆にそれに対して大学側が企業に抗議したりしている。私自身、企業リクルーターをやっているが人事部の横暴に周囲のリクルーター陣は軒並み憤慨している。

学生側の自己防衛としては、推薦した学生を落とすような企業は受けないことだ。そういう企業に関しては、学生部がきちんと仕事してるなら調べられるはず。

・そろそろ論文書いて学会で発表なんてやめてしま

web動画でもソースでも図面でもすべてのデータを公開できる時代に、ググっても出てこなかったりる出てきても金を払わないと読めないカタチの「研究成果」に疑問を持とうよ。

東大なら入手に不自由しないでしょうに何を言っているのか、とか、プレプリントがあるじゃないか、とか、そういうのはおいといて。

問題はそういうことじゃなくて「査読」にあるんだよ。はてブなんて言っちゃ悪いがカス情報に「これはすごいタグが濫発されてたり、そうじゃなきゃ重要情報ブクマ1だったり、全然使えないじゃないか

そうならないために、一定以上の目利きが「最低限の質」を担保するために査読ってのが存在して、その辺の管理コスト関係で学術誌は有料になってるわけ。

あなた自身がそういう査読論文に多数触れることなしに「最低限の質」を担保できる目利きになれるならともかく、そうでないのなら机上の空論

それから学会というのは研究をした本人から「生の情報」を得られることに意味がある。論文とか本とかだとどうしても「綺麗に整理された結果」しか見えてこないわけだが、実際は論文を書くためにはそれ以外にいろんな試行錯誤があるわけで、知りたいことはそういう「試行錯誤」の中にあったりする。そういうことを本人に聞けることは有益だし、逆に研究をする側としても、人からぶつけられた疑問点から新たな視野が拡がることも多い。

そういうことを理解できてないってことはあなたはこの業界の仕組みをろくに理解できてないってことだね。だったら批判するのは十年早い。理解できてもいない癖に批判をするのはただのトンデモだ。批判するなら現状のメリットデメリット客観的に拾い出した上で、現状を上回れるものを根拠付きで提示できなきゃ。あなたは「常識レベルすら押さえられていないんだからお話にならない。

論文にしないと業績にならなくて、ポストが貰えない? ポスト、つまり職の為に研究やってるなら、企業研究所にいくなりした方がいい。職を得る手段としてはコストパフォーマンスが悪すぎる。

あのね、企業研究所だって論文書くよ(特許も書く)。一部は社外に発表して技術力をアピールするネタにするし、それ以外は社内に蓄積して技術力を蓄積する。その仮定で当然論文の内容はチェックされるし、チェックする観点は査読と変わらない。つまり、学術論文を書く能力は「企業研究所」に行くにしても必要。そんなこともできない奴は問答無用で落とす。

・モノばっかり買うならもっと人を雇えるようにしろ

クラウドソーシングなり、それこそ学生バイトなり、時間労働力はどんどん安く買えるようになってる。

足りないなら買え。そのための予算を作れ。

これはその通り。

2010-01-21

http://anond.hatelabo.jp/20100121005426

今日日、論文検索すらしないでどうやって仕事してるんだろうなあ。

プレプリントサーバ論文上げたりしないんだろうか?

2009-07-16

買う本がない

買いたい、読みたいという本がなくなってしまった。

八重洲ブックセンターにいたら昔はいくらでも時間が潰せたのだが。

学生時代から本を買いすぎていたのだが、親が死んだり会社を辞めてフリーランス請負派遣

貧乏になってきたので自分にぎりぎり理解できるレベルの本だけを買うように心がけていたら

そのうち本屋図書館で見る本が

・買う価値のないごみ(業績のない学者による新書など)

・うちにあるから買わないでいいよ、な本(大体同じことが書いてある本を含む)

自分には無縁な本(レベルが高すぎる、専門家しか必要としない細かい情報を含むなど)

・実用的に意味のある本(だがもうほとんどない)

ポルノを含む純然たる娯楽

の5種類に分類されるようになり、ちょうどその頃見合いした相手と1年半後に結婚した。

不思議なのはかつて山ほど買っては職場を去るときに寄贈したりもした

「実用書」という分類に属する本がこの数年で極端に縮小したことだ。

たぶん仕事(IT系、非プログラマ)で新しい知識を求められることがなくなったせい。

そして背伸びをやめたので無縁な本が増えた。

最近は最後の分類に属するものを見ては、うーん、ブックオフでなんとかしようか、

でも衝動的に欲しいなあ、とか逡巡するようになった。

性欲が亢進するときは、お守りがわりにお気に入りエロ小説を持ち歩いている。

どうせ中身は同じだから、と買いたがる自分を止めるためだ。

亡母や弟と違って小説好きでないのが幸いした。最後に買ったのは

川端の『掌の小説』か、買いなおしとわかっていた『ジャッカルの日』か。

家内にしてみれば私はまだ本を買いすぎると思うけど。

最近趣味で学術論文を読んでいる(学問トレーニングを受けていないので

あくまで趣味の範囲)。IT 系なので IEEE Computer Society に

まずは入ってすぐ辞めて、ACM Professional Membership で

Knuth の昔の投書とか、入手して読んだ。そのうち Google Scholar

ネットサーフィンをしては、arXiv や著者本人の公開している

プレプリントをこっそり会社プリントアウトしては読むという悪癖に染まった。

英語力はないので論文は眺めても洋書はきつい。とりあえず 200 ページ以上ある

本は買わない、ということにしたら、以後増えなくなった。基本的には Dover

ACM の会員資格最近あんまり使ってないけどお布施的に更新している。

MSDN とか OTN とか RHN に個人でお金を払うことを考えたらぜんぜんお得だと

思うことにしているが、あまり役に立ってない。来年はやめるかも。

それでも読めないものがあるので、ScienceDirect とか JSTOR にアクセスするために

国立国会図書館新館地下まで足を運ぶ稀な機会を心待ちにするようになった。

そんな日々に NK-EXA の安藤さんのこの記事をみてちょっと心穏やかでない。

http://www.atmarkit.co.jp/fjava/column/andoh/andoh47.html

同じことをする人が増えるとなにか自分不利益を受けそうな気がするのだ。

何がいいたいのか自分でもよくわからない。たぶん、くだらない本を思い切り

買えないことが少し寂しいのだと思う。

 
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