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はてなキーワード: MLとは

2021-09-05

何のオタクにもなれなかったハード陰キャですこんにちは

200x年代東京に居てわりとアニメも観てたんだけど、今や登場人物フルネームもあまり答えられないし

アイドル電車カメラも興味無いし

Vtuberはかなり観てる方だけど、みんな可愛いなーとかエッッッとかで終わるし

何なら2,3年くらい前から観てるはずなのにまだ名前覚えきれてない人もいるし

パソコンの大先生ではあるんだけど、知れば知るほど、上には上がいる事を悟るし

まあパソコンお金稼げてるからいかー。得意言語C#です!今UnityML-Agentsが熱い。Pythonチョットワカル

って増田に書いてみるテスト

これ書き込みできるの?

編集とかしてみる

おー出来たーなるほど

2021-08-30

anond:20210830124552

ゼロから作るDeep Learning読むぐらいでは駄目なん?

AIだのMLだのは根底から数学やるのは駄目で使うぐらいしかできないけど

FastAPIとかガリゴリ書くぐらいだったらできるかも

2021-08-26

献血にハマった話

当方30代後半の男性、幸いにも健康診断はまだ何も引っかかっていない健康である

はじめは勤めている会社献血バスが来たので、興味本位で参加してみた。

体重が50kgちょっとしかない自分の体から400 mLもの血液が出ていったらどうなるのだろう、といった感じだった。

結果としては体調に何の変化も生じなかった。お礼としてティッシュペーパーをもらった。

 

会社に来る献血バスとのスケジュールが合わなかったので、市中の献血センターに行った。

そこが自分にとってはある意味至れりつくせりの環境であった。

お菓子食べ放題ジュース飲み放題漫画読み放題なのである

また、寝っ転がっているだけでも褒められるし、社会貢献までできる。

普段から自分社会の役に立てていないつまはじきもののような感覚であったが、おかげで自尊心が高まった。

勢い余って骨髄ドナー登録も済ませた。

まだ通算で4回しか行っていないが、今後も継続して献血したいと思っている。

2021-08-24

anond:20210824122103

病院着。そのままベッドへ。重症化するリスクがないかどうかの一連の検査をしてもらう。血液検査ボトル3本分の血を抜かれ手が壊死するかと思った。

おれはここを読んで「ボトル3本…?ペットボトルかな?あれ献血って何mlだっけ400mlだよね、ん、ペットボトル3本で1500ml?そんな抜いたら死ぬんじゃね?」と壊死どころじゃなくなってしまった

健康診断で血を抜くときちっちゃい試験管で3本分の血を抜くけどあれボトルとは言わんよね

2021-08-12

自分がどのような音に囲まれていたのかを抜き書きしてみる。その20

https://anond.hatelabo.jp/20210809100458

anond.hatelabo.jp/20210812012553

エロゲ文明崩壊したことでお前らに寄り添った音楽はもうこの地球のドコにも無くなったよね?

日本人では絶対に勝てない作曲家がGaudeamus Musikweekでデビューし、その人物日本人師事するまでに30年かかる。

30年たつと、たいていは教授に昇格しているので、日本人はしぶしぶ認める。

1990年代四天王Mark Andre, Chaya Chernowin, Stefano Gervasoni, Richard Barrettだった。

氷河期世代でこの4人を四天王だと認識していた日本人ゼロではなかった。ただし、氷河期世代で4人とも熟知していた日本人10人を切っていたように思う。

今はインターネットがあるので、誰が2020年代四天王なのかは日本人大学院生ならすぐわかるそうであるYoutube検索するだけだから理解は早い。

しかし、インターネットのない時代検索することができなかった。そのため口コミで大学院生を中心に広まるか、雑誌ムックライナーノートで調べるか、どちらかしか方法がなかった。

君たちを見せてくれよ。

一番1990年代話題になっていたのはこの曲だった。日本人がこれに勝てたのかどうかは、全曲聞けばわかる。

ml.naxos.jp/work/7142364

2021-08-10

熱伝達って知ってるか?

ああ、わざとなんだ。

熱伝導だよな?

あっ、まずここをツッコめてないならダジャレ書いてていいぞ。


さてと、今回のテーマは熱伝導の速度に関する話だな。

事象を簡略化すると「温度800度で1分間燃え続けるライターの炎を当て続けたとき、何mlまでのサラダ油であれば引火するのか?」だ。

なんだこれめっちゃ難しいな。

東大入試問題かよ。

そもそもライターの炎って1秒間で何calの熱を与えてくるんだ?

サラダ油1ml毎の熱容量ってそもそもいくらだ?

んでそもそも熱伝導における何を理解すれば俺はこの問題を解けるんだ?

そもそもこの問題テーマは速度?

それとも容量?

逆に「無限大サラダ油の一点に熱を当てて印加させるのに必要ライター温度はいくら?」のほうが本質なのか?

問題文を作るところから問題が始まるだと?

東大入試問題かよ

2021-07-11

ゲーム飲み

なお純度99%エタノールのLDLo(最少致死量)は、ヒトで1,400mg/kgに設定されている (by wikipedia)

70kg場合、1400 * 70 / 1000 / 0.8 = 122.5ml が最低致死量(ml)だ。

40%のウイスキーだと? 122.5 / 0.4 = 306.25ml

昔、ブラックニッカ瓶700mlを4人で割ったとき、紙コップ並々になったので、紙コップ1杯は、175ml

あれを2回飲んだら死ぬジャンケンで2回負けたりすると、ワンチャン死ぬ

参考

回復体位, https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%9E%E5%BE%A9%E4%BD%93%E4%BD%8D

急性アルコール中毒, https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%80%A5%E6%80%A7%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%AB%E4%B8%AD%E6%AF%92

2021-07-02

あ、よく聞く字下げ増田ってあれか。確かに特徴的な下げ方するな

一時的ML には逆インデントの人とかもいたが

行頭だけインデントしないの

今日はとても

 暑いですね

 湿度

 高いようです

みたいな

まあ色んな人がいるし、色んな人がいた方がいいよね。主張が強過ぎると鬱陶しいけれど、スルー手段がたくさんあるのもまたインターネットだよね

2021-06-08

anond:20210608190114

蒸留酒ちょっと別になるけど、簡単なことだよ。材料発酵すれば美味しくなるものがいろいろある。

煮豆に塩かけて食べるより味噌にした方が断然おいしい。納豆にしてもおいしい。

牛乳よりヨーグルトチーズが美味しいと感じることもある。

命の絶対数が増えている。牛乳200mlよりヨーグルト200mlの方が命の絶対数が多い。

日本酒ビールワインもそうで、お米や麦、ブドウ単体よりもおいしくなる。

ただし、味噌でも酒でも、失敗したら元よりまずくなることもある

2021-05-25

anond:20210525121441

カナダ保健省 (HC)

2010(平成22)年に、カフェイン摂取について注意喚起を行いました。主な内容は以下のとおりです。

健康な成人は最大400 mg/日(コーヒーマグカップ(237 ml入り)で約3杯)までとする。

2021-05-12

anond:20210510224030

別に教えてもいいけど、この中から有用チャンネルを掘り出すのは結構シンドいと思うよ

本当ならジャンル別に整理したいところだけど、面倒すぎる

更新止まってるチャンネルとかも応援意味登録してる

はてな的には、徳丸浩のウェブセキュリティ講座 を実は知らない人も多いか

あと どうぶつ奇想天外 と さまーず は自力検索してて発見したので、このあたりも知らない人多いと思う

2021-05-07

anond:20210507121605

原作だと高度なナノマシン技術があるから、それで実現不可能そうな色々なことが実現されているのではないだろうか

義体の全身の神経網はナノマシンで掘り進め?られて作られていたと思う

まり神経線維レベルの大きさのロボットが実現できていたと思う

もっとも、病院CTのような外部からの磁力で誘導しているような描写もあった気もする。似たような試みは現代にもありはするが

光学迷彩に関しては、東大などのプロジェクターなどを使う方法では当然実現不可能であり、

作者的には多分、物性とか素材の範疇で、CG環境球みたいなものもそれで受け取れるし、

環境球の様な情報を元に発光するような微小な要素で衣服などが構成されているのではないかと私は考える

もちろん、そんなことは現在科学技術では不可能ではあるが、SF的なありえない未来ナノマシン技術は便利な道具で、

例えば銃夢でもナノマシンでなんでも構成されていたりするため、かなり無茶苦茶なことができてしまっている

原子分子レベルロボットとか、カメラとか、発光する何かとか、漫画に比べれば不完全なものは実現できてるけど、

実現できたとしても、まだまだずっと先の話に思える。

それより、アップルシードブリレオスとかの方が攻殻機動隊よりも未来なのに実現できそうな気がする

というか、中国台湾フィリピンと小競り合いを始めて第三次世界大戦につながるのなら、

これから来たるべき世界攻殻機動隊よりアップルシードのような世界かもしれない

ランドメイトが実現する意味があるかはよく分からんが、そんなもんより今熱いのはドローンである

既存兵器がどんどん無人化されている

無人爆撃機は当然、これから戦車装甲車無人になる日が来るかもしれない

AIMLボタンを押せば勝手命中させるぐらいの精度になったり、

自動運転装甲車兵隊を運んだりする時代が来るかもしれない

もっとも、自動運転戦車装甲車を実現するためにDARPAチャレンジが行われていたりもしたが、

余裕でアメリカ大陸横断を走破できるとは言い難い代物であり、今でも実現に難はあるだろう

しかし、戦場走行するのと、そのへんの市街地走行するのなら、

自分戦場の方が実現しやすい要素も多々あるように思っている

戦場なら狭い路地を丁寧に走行する必要もなく、人を轢き○して問題になることも減るかもしれない

人と共存する環境での走行を実現するのは難しいが、戦場なら問題なくなるかもしれない

もっとも、現在アメリカ軍では完全に自律したドローンの導入は否定的である。つまり勝手走行し、勝手に敵を撃つ、という人間判断を挟まないロボット兵器には否定的であり、電子戦というか電波妨害されて墜落、場合によっては乗っ取られるリスクがあっても、無線による遠隔操作を重視している。よって、人類初のAI爆撃機空母を離着艦したあのニュース例外的ものといえるかも知れない。あくまでそういう試みであって、ナイトライダー映画に登場する人間と会話するステルス戦闘機みたいなものはまだまだ実現は難しく、できたとしてもロボット暴走した場合などを想定する軍に導入は否定的であろう

考えてみれば、デュナンナッツ父親カールは、今のアメリカでいうところのプレッパー

ミリシアみたいな人たちの中にいるとも考えられる

いわば第三次世界大戦を想定して、自分の娘を訓練し、鍛え上げたかである

実際、今のアメリカでは過激ミリシアプレッパーが来たるべき戦争に備える名目で、

自分の子供を学校に通わせず、サバイバルや銃、防毒マスクの使い方を教える、

核シェルター生活させるなどして問題にもなっているらしい

2021-05-02

anond:20210502191157

おむつ商品ページ見れば〇mlとか2回分とか書いてるが

2021-04-24

anond:20210423234432

ここ2〜3年でDSMLエンジニアの敷居は馬鹿みたいに上がったから,情報工学修士といえど未経験だと厳しいかもね。

情報工学ってまともに数学やらないでしょ。

経験なら,数学情報数理の修士がほぼ必須で,場合よっち博士しか採ってないケースも少なくない。

anond:20210424124031

中途採用してるほうだけど、資格は見るよ。

が、IPAのやつは完全に無視で、AWSとかの資格だね。

例えば、AWS資格*5(proってやつ*2)を1~3年目で持ってれば、育成枠採用コース直結って感じ。

ベンダー資格は、結構そういう目で見てる会社は多いと思う。

データ周りなら、bigdataとかml資格がある。bigdataのやつは持ってるな、、)

データ分析コンペ周り

kaggleも受けはいいと思うぞ!

いつか金貯めてD進したいな

おおう、、、

私は仕事適性はあるけど、学問適正はない人間なのでがんばれとしか言えませぬ。

2021-04-23

さて、新卒入社したSIer企業で約1ヶ月が経ったわけだが

結論

転職してえ...

はじめに

匿名ということで、忌憚なき意見が得られたらと思ってここに書いきました。たぶん、新卒がまた甘いこと言ってるよと思う人もたくさんいると思いますが、それはそれで受け止めます

ただ、どこにも迷惑をかけたくないので、本質を違えない程度にはフェイクを挟んで書いてます。なんか辻褄合わなくね?みたいなところあるかもしれませんが、そういうものだと思ってください。

背景

まず、私がどんな状況のやつかわからないと話にならないので、ちょっとバックグラウンドを紹介

情報工学修士持ち、メーカー系のグループ会社SIをやる会社に在籍。

グループ会社とはいえ、2000人規模で同期が100人近くいるので、そこそこ規模の大きい会社だと思ってくれて構わない。

本文

研修周り

「某S社に入社したけどミスだったかもしれない」というはてな匿名ダイアリー一年前だったか二年前だったか少しバズったが、今の僕はこれに近い気分である。(該当記事は社名まで出しているが、前述の通り迷惑かけたいわけではないのでぼかしておく)

まず不満点として、研修があまりに虚無すぎるというのがある。

文系出身の人もいるので内容がしょうもないのは、仕方ないとは思う。

それでも情報工学修士を出ておきながら、再び学部1年の授業を水で薄めたような講義を受けるのは非常に苦痛である。一人でやれば数時間で終わるものに1日かけてみんなで足並み揃えてやっているのは、運動会手をつなぎながらゴールする様を想起させる。

そもそもIT系研修はいまだに一週間やったか?程度でしかやっていない。ずっとやってるのはコンプラビジネスマナー技術文書の書き方である

今時中学生でもできますよ。それ。

とあるごとに偉そうに、賃金を貰いながら学ばせてもらってる身なんだからうんぬんと説教垂れてくるのも腹立つ。研修で新しく学んだことなんかひとつもねーよボケ

PC周り

PC周りの環境がひどすぎる。

もっさりしたパソコンを重たい仮想環境に一斉に接続し、さらテザリングオンライン会議につなぐことでまるで水の中で動いているかのようなもったり具合である。非常にストレスが溜まる。

あとこれは、仕方ないとは思うけれど、セキュリティ上の理由自由アプリケーションを入れることができない。もっと効率的作業をこなせるのに、使いにくいアプリや社内製のゴミシステムを使わされるのは合理的信条とするITを志すものとしてかなりストレスになる。(どうでもいいけどOutlook使いにくすぎませんか?)

まぁ、でもこれは仕方ないと思いますよ。セキュリティ上の理由と言われたら反論できませんもん。

ただ、一つだけあまりにも我慢できないことがあります

...SEなのにテキストエディタMS Wordメモ帳しか入ってないんですよ???!!!!???!!!?????

これでどうやってコーディングさせる気なんですか???

...ちなみにアルゴリズム研修フローチャートパワポで書きました。これからやるデータベースSQL研修は紙上でコーディングすることがわかりました。泣きそうです。

......ITってなんなんですかね......?

周囲の技術に対するモチベーションが低すぎる

技術力が現時点で低いのは全然構わない。私も当然まだまだだし、上を見れば見るほどキリがない世界だ。

これはただ単に知るのが早いかいかの違いでしかない。

ただし、IT系に関わることをこれから仕事にしていこうという人が「私、プログラム苦手でーw」というのは本当に許せない。

バス運転手が「いやー私、運転苦手なんですよねーw」と言っているようなもんだぞ?誰がそんなやつに仕事を任せるんだ?自分がこれから何をしていくのかについて、あまりにも自覚というか覚悟がなさすぎる。(あんまり自覚とか覚悟とか人に押し付けたくはないんだけど、他にいい言葉が思いつかない)

キレても仕方ないので、愛想笑いして誤魔化してる自分にも腹が立つ。マスクのおかげで口元が笑ってなくてもいいのは非常にありがたい。

成果主義と言いながら、結局年功序列

年次で仕事が割り振られるので、成果主義といいながら結局は年功序列である。少なくとも入社3年は足並みを揃えた昇給

ちなみに、働く前は年功序列もいい点あるよなーとか呑気に思っていましたが今は違います

会社ルールを決める連中が全部親会社天下り老人。上がり幅が小さすぎる給与レンジ。若手はやっすい給料で働かせられる。

こんなのを見てしまうと若手のやる気を削いでるのは、お前ら老害じゃないかと思わずはいられませんでした。

ついでに、年寄りどもが定期的に言う(大学上がり) = (遊んでばかりの怠け者)な価値観は明らかに古いものです。

今の若者あなたが思っているよりかなり優秀だと思います

自身の安定感について考え方が変わった

当初は安定感があるのもいい点だと考えて、現在いる会社に決めましたが、しばらく生きて安定感に対する考え方が変わりました。

ことIT業界に限って言えば、安定感は会社に与えられるものではないです。自身技術力が担保するものです。端的に言うと、いつクビになっても他に行けるような技術力を持つことが安定感だと考えるようになりました。

そういったことを考えると、他に行った時にほぼ役に立たない社内政治力や、社独特の書類作成能力、使いにくい内製フレームワーク勉強をしていくことに全く興味を持てなくなりました。

技術力が全く身に付かない今の現状を考えると、若いうちの安い給料としょっぱい昇給幅で我慢して働くことに対するモチベーションは無くなりました。

フェアじゃないのでいい点も
その他

おわりに

データ菜園機械学習系、ソフトウェア開発系で職を探しているので紹介してください。

ちなみに真面目に質問なんですけど、転職しようと思う場合やはり少なくとも半年くらいは在籍した上でなければ厳しいんでしょうか?

もういつ辞めるかの違いでしかないので、決めたならできるだけ早く動くべきだと考えて動いてきたけど、結構風当たりが厳しく、今転職活動するのは流石に悪手なのかなと思ってきてます、少し忌憚なき意見が欲しいなーと思ったり...

おまけ

せめて現職で少しでもコードが書けたらだいぶ気持ち的に楽になるのになー...

追記

5ch感覚レス飛ばしてましたが追記の方がいいらしいので追記します。

あと、思ったより注目を集めてしまった感あるので、これで基本最後にしようと思います

たくさんのアドバイスありがとうございました。

2021-04-11

未来人って過去に来ちゃ駄目だよ

特にバックトゥーザフューチャーみたいに、自分存在が消えちゃうかも知れないやつ。

あれ、ちょっとした行動で自分が消えちゃうでしょ。

ちょっとしたってほんとにちょっとしたやつでだよ。

道端で挨拶したりとか。

特に過去父親への干渉ヤバい

だってそれって精子への干渉なっちゃうし。

今ググったけど精子って1発分の精液に1860万 (= 1500万/ml * 3.1ml (平均精液量) * 40% (活発な精子割合))

くらいいるらしいじゃん。

もうすごい競争倍率。

これじゃ挨拶した程度の干渉でも精液配置変わって自分消えるでしょ。

いねえ。

こういうのリアルメクラって言うんだろうね。

面白けりゃ良いんだよ。

バックトゥーザフューチャー永遠に不滅です!

2021-04-10

1つの論文を高IF学術誌に叩き込むこととネタ展開して2つの中程度IF学術誌に叩き込むことならどっちがベターだろ?どのようにネタ展開できるだろうか?常にブレインストーミングすることを習慣化した方が良い。BO, ML/DL, DEPs on PVKD, or z-pos in TCs ...... and else?表面清浄

2021-04-05

anond:20210405132900

ロボット系の研究とかで色々あると思うけど、なかなか難しいと思うんだよなあ

車椅子だけでなく、いわゆるロボット人間基準設計された世界に合わせて動かすとなると、

フレーム問題云々までいかなくても、ドアの開け閉めのモーションだけで永遠に悩めそうというか

ドアのノブ、取っ手の種類はいくつもあるし、その寸法も多種多様なわけだけど、

人間常識でそれをなんとなく理解して、なんとなくで使えてしまうんだけど、

ロボットはそれが無理なんで、AIだのMLだの最近時代になっても、

DARPAチャレンジとかで延々とドアの前で計測して、シミュレーションして、学習して、

みたいなのを棒立ちになって繰り返して、ようやく動き出して、それなのに転倒するとかw

映画とかでもそうだけど、作り手視点でなくて単に消費者視点しか見れないと、

最先端ロボットって馬鹿なの?と思われてしまうわけだけど、そうも簡単に行かないというか、

もっとアドホックというか乱暴で良ければ楽だったりもするんだけど、

要はドアをぶち破るまで行かなくても、そこそこ傷つけてもいいとかだったらいいんだけど、

一応課題工場の部屋に入ってバルブを締めるとかだと、金属に傷つけると引火したりもあるわけで、

なんだかんだ人間だったら、消防員が初めて見る扉だったとしても、丁寧な開閉が問題なくできるわけで、

話が脱線しまくったけど、車椅子特殊タイヤとか、

クローラーみたいな運搬用の機械自販機の中身を人間が駅の階段で運んでたりするけど、

飲料缶は最悪下までずり落ちても破損で済むけど、人間は死んでしまうんで、

どんな階段にでも対応できて健常者並みに安全というのを実現するのは難しいんでないかと思ったり

ちなみに、自宅の最寄り駅から近い駅にバリアフリーをかなり徹底した駅があるのだけど、

スロープやエレベーターが充実しているので、普通の駅より障害者を見かける頻度が違う気がする

やっぱり、誰の手助けも借りずに行動したいという気持ち身体障害者だってあるだろうし、

複雑な技術解決するより、単純な技術最後は勝つとも思っているので、

まずは健常者が基準世界に手を入れることと、

それに連携して車椅子側にも手を入れて、現実的解決策に落とし込む方が実現が早いわけで、

2021-02-27

anond:20210227121933

哲学でいうクオリア問題

ただ科学感覚解体できるから

○○kg/cm2のヤング弾性率の噛みごたえをもち

一口○○cm2あたりに○○mlの果汁があふれ

香味は脂肪酸エステルのうち○酸と○アルコールエステルであり

果糖ぶどう糖液糖クエン酸ペクチンをこの割合でまぜたものである

とかやればわりと再現できるよ

りんごジュース(果汁0%)もそうやってつくってる

コーラなんか最初から自然に生えてないもんね

2021-02-01

客先常駐SEだが有給とるときの緊張感、罪悪感がすごい

なんでだろうね

有給とるとき顧客ML休みますメール送るんだけど、

緊張するし、どう思われてるかなぁ・・・もやもやしてしま

有給をあまりとらない顧客なのでとりづらい雰囲気がすごいんだ

でも自社からは年間N日休めと尻たたかれる

どうも上司の業績目標の一つらしい(部下の有給取得率)

2/12休む予定だけど、休みますメール送るのがしんどい

2021-01-29

anond:20210129090723

初めの方しか読んでないけどML(Machine Learning)じゃなくAI(Artificial Intelligence)っていう言葉を使いだしたやつが悪い

AIってワードは(海外は知らんけど)映画とかアニメとかのアンドロイドみたいな何でもわかっちゃうスゲー機械脳を想像する

2021-01-25

ライフワークというか趣味で考えてるソフトウェアがあるのだけど

さっき偶然見つけたGitHubリポジトリに驚嘆というか感動というか色々驚いてる

あー、これ全部書いたんかー

まあ、10人近いメンバーで分担して書いてるみたいだから一人の自分が勝てないのも納得だけど

日本語対応完璧

自分がやりたかたことをここまでやってのけたのは凄い

パクりたい、いや、読みたい

しかし、ゴールはこのソフトウェアとは違うのでそれはそれでまた別の話なのだけど、

そっちはそっちで別の注目しているリポジトリがあったりする

で、基本的GitHubときどきBitbucketだったりもするけど、オープンソースから無償だし、

自分が作りたいものも仮に作れたとしてもやっぱり金にならないんだろうなあと思ったり

何の動画だったか忘れたけど、

ビル・ゲイツスティーブ・ジョブズIBM社長さんだったかが同席していて、

ジョブズIBMの人が、将来はソフトウェアの方が無償になる、と語ってるのを見たビル・ゲイツが非常に嫌な顔をするのだけど、

ある意味では当たってたのかなあとも思えてきて、

それが分かってるから今のMicrosoftアプリケーションサブスクリプションにするし、

軸足OfficeOSよりもAzureかに移っていて、GitHubの買収やGitHub上で以前よりは積極的情報公開に乗り出した

WSLなどLinux側を取り込もうともしている

Edge独自実装をやめ、Chromiumベースになってしまった

コードを書くより、車輪の再発明より、クラウドコンピューティングAppleのようなCPU独自設計にも乗り出し、

それを搭載したSurface、そういったこれまでとこれからの広範囲製品群の複合技になろうとしている

やはり単なるプログラミング斜陽なのだろう

AIだのMLだのも、最先端を生み出す人材は優れている必要があるが、使うだけなら簡単に使えるもの提供されてしま

なぜそれを提供するのかというと、それを活用してiOSAndroidアプリを開発してほしいとか、そういう意図もある

オリジナルを開発した人は論文が書けて偉業が残せるだけでホクホクであり、

それを使う底辺の我々はそれらが生み出すコモデティの泥沼のなかで醜い相撲をするしかないのだろう

というわけで、単なるプログラマーとかプロジェクトマネジメントとか開発とか、

そういった一般的キャリアとは異なるものを描かなければならないとずっと考えてきたのだが、

未だに何の答えも見つからないのだった

2021-01-12

10.1007/978-3-030-40245-7

Designing molecules and materials with desired properties is an important prerequisite for advancing technology in our modern societies. This requires both the ability to calculate accurate microscopic properties, such as energies, forces and electrostatic multipoles of specific configurations, as well as efficient sampling of potential energy surfaces to obtain corresponding macroscopic properties. Tools that can provide this are accurate first-principles calculations rooted in quantum mechanics, and statistical mechanics, respectively. Unfortunately, they come at a high computational cost that prohibits calculations for large systems and long time-scales, thus presenting a severe bottleneck both for searching the vast chemical compound space and the stupendously many dynamical configurations that a molecule can assume. To overcome this challenge, recently there have been increased efforts to accelerate quantum simulations with machine learning (ML). This emerging interdisciplinary community encompasses chemists, material scientists, physicists, mathematicians and computer scientists, joining forces to contribute to the exciting hot topic of progressing machine learning and AI for molecules and materials. The book that has emerged from a series of workshops provides a snapshot of this rapidly developing field. It contains tutorial material explaining the relevant foundations needed in chemistry, physics as well as machine learning to give an easy starting point for interested readers. In addition, a number of research papers defining the current state-of-the-art are included. The book has five parts (Fundamentals, Incorporating Prior Knowledge, Deep Learning of Atomistic Representations, Atomistic Simulations and Discovery and Design), each prefaced by editorial commentary that puts the respective parts into a broader scientific context.

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