ICLRは深層生成モデルに関する大きな議論を開催し、ウェリングとAAAIの百万ドル賞受賞者が来場する。

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深層生成モデルを使用して科学的発見を行うことは、多くの AI 専門家の間で新しい研究トレンドとなっています。

最新の ICLR 2022 では、 Max Welling 氏やRegina Barzilay 氏などの著名人が参加し、深層生成モデルに関する大規模な議論が行われます。

ディープ生成モデルは、ディープ ニューラル ネットワークと生成モデルを組み合わせたもので、生成モデルはコンピューターを使用して自然言語、画像、その他のデータを合成するモデルです。代表的な深層生成モデルには、VAE、GAN などがあります。

そうです、これは最新の ICLR 2022 ワークショップであり、 Yoshua Bengioも主催者の一人として参加します。

では、深層生成モデルに関するこの議論では、具体的にどのようなことが語られたのでしょうか?

AIの専門家はどのような最新の研究を共有するのでしょうか？

見てみましょう。

ウェリングスとAAAIの100万ドル賞受賞者がここにいます

今年のセミナーでは、多くの専門家が深層生成モデル（DGM）に関連した講演を行います。

よく見ると、著名人の最新の研究方向の多くが、DGM+ の自然科学の発見に関連していることがわかります。

たとえば、有名なAI の専門家であるマックス・ウェリング氏。

マックス・ウェリングはアムステルダム大学の教授であり、以前はクアルコムテクノロジーズの副社長でした。彼の論文は Google Scholar で67,000 件以上引用されており、H 指数は 80 です。

実際、彼は有名な深層生成モデル変分オートエンコーダ(VAE) の提案者の一人です。

昨年、彼はAI手法を用いた分子シミュレーションを研究するためにMicrosoft Research (MSR)に入社したことを発表しました。

このセミナーでは、分子シミュレーションにおける深層生成モデルの応用に関する基調講演も行い、マイクロソフトでの研究成果も紹介します。

もうひとつの例は、MIT CSAIL のRegina Barzilay教授です。

彼女は、乳がんの早期警告と予防、抗生物質やその他の医薬品の開発のための機械学習モデルを開発しました。2022年には、世界最大のAI協会であるAAAIから第1回AAAI Squirrel AI Awardを受賞しました。   （公式サイトでは「AIノーベル賞」と呼んでいる）そして賞金100万ドルを受賞した。

レジーナ・バルジレイはイスラエルのベン・グリオン・ネゲブ大学で学士号を取得し、その後コロンビア大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得し、コーネル大学で1年間博士研究員として研究を行いました。

今回のワークショップでは、分子分野に関連した研究報告も行います。

さらに、同じく MIT CSAIL のAllen Zhong氏は最近、深層生成モデルを使用してタンパク質構造を解く研究を行っており、彼の最新の講演もこれに関連するものとなるでしょう。

メリーランド大学のPratyush Tiwary教授の研究は化学に関連しており、今回の講演内容は深層生成モデルを用いた分子動力学研究に関連しています。

DeepMind のShakir Mohamed 氏は最近、天気予報における深層生成モデルの使用に関する論文を Nature に責任著者として発表しました。

もちろん、これらの基調講演に加えて、このセミナーのトピックには、深層生成モデルの理論やその他の応用方向に関する議論も含まれます。

前回のセッションには多くの素晴らしい貢献者がいました。

昨年とは異なり、今年はヨシュア・ベンジオ氏が特別ゲストスピーカーから主催者の一人に変わりました。

このイベントの主催者の中には、DGM+自然科学応用方向に関わる者と、DGM独自の理論研究に重点を置く者がいます。

たとえば、ジョージ・メイソン大学を卒業したYuanqi Du氏は、深層生成モデルやタンパク質構造予測などの生物学分野に重点を置いています。一方、MIT の助教授である Yoon Kim 氏は、NLP 分野における深層生成モデルの応用に特に注目しています...

前回の ICLR 2019 ワークショップでも、多くの専門家が論文を寄稿しました。

カリフォルニア大学バークレー校のコンピューター教授トレバー・ダレル氏を含む  (Yangqing Jia はかつてチームで Caffe を開発した)、スタンフォード大学のStefano Ermon教授とMichael S. Bernstein教授、MIT のAntonio Torralba教授などが、このワークショップで深層生成モデルに関する論文を提出しました。

研究の方向性も多岐にわたり、GANやオートエンコーダーに関する理論研究から、さまざまな分野における深層生成モデルの応用まで多岐にわたります。

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