1月8日、金沢大学博士研究人材支援・研究力強化戦略プロジェクト（HaKaSe⁺）は、「AI Catch-up Seminar」を開催しました。当日は、修士、博士課程の学生と教職員を合わせ、100名を超える参加がありました。

「AI Catch-up Seminar」は、HaKaSe⁺のひとつである「金沢大学AI Open Science基盤の知識循環が可能にする先駆的AIクロスオーバー博士人材育成プロジェクト（HaKaSe⁺  for BOOST）」の一環として開催している企画です。本セミナーでは、AI研究開発分野の第一線で活躍する研究者や実務家を招き、AIに関する最先端の知見や多様な分野におけるAI応用事例についての理解を深めることを目的としています。

今回は、西オーストラリア大学より Matthew Daggitt 氏を講師に迎え、「Integrating Logical Constraints into Machine Learning」をテーマに、英語でご講演いただきました。

講演は、機械学習の基礎を概観する導入編、近年の機械学習分野におけるブレークスルーとその背景、およびドメイン知識を取り入れた実践的な機械学習手法の3つのセッションで行われました。
後半では、講師が共同研究者とともに開発したツール「Vehicle」を取り上げ、ニューラルネットワークを軸として解説しました。各セッションの終了後には質疑応答の時間が設けられ、会場・オンライン双方の参加者からの活発な質問に講師が応じるなど、参加者と登壇者が対話を重ねながら理解を深める、会場一体となった講演となりました。

参加した学生からは、「AIにもまだドメイン知識が必要で、科学者の仕事は現段階では奪われないことが印象的だった」「機械学習に対する印象が変わった。よりシンプルに考えられると感じたことで、使いこなすハードルが下がった」「自身の研究でAIや機械学習、ディープラーニングを用いる機会が少なかったが、明確な説明を聞くことができ、関心を深めた」などの感想が寄せられました。

今後もHaKaSe⁺では、博士学生の研究力向上、キャリア形成に資するさまざまな企画を開催することを通じ、博士人材の魅力を高め、将来の活躍を力強く後押ししていきます。

機械学習について語るDaggitt氏

講演を興味深く聴講する参加者