さくらインターネット研究所の坪内(@yuuk1t)です。3月27日にさくらインターネット大阪本社にて開催されたMACHINE LEARNING Meetup KANSAI #4にて、さくらインターネット研究所から2件の発表を行いましたので、それぞれの発表者がスライドと共に内容を紹介します。

分野横断的思考を活かした機械学習の取り組み〜材料工学×情報工学〜

熊谷(@kumagallium)が、メインセッションにて、分野横断的思考（材料工学と情報工学）を活かした機械学習の取り組みを紹介しました。材料の物性予測のために機械学習の利用する研究（情報工学→材料工学）や材料分野で研究しているグラフ畳み込みニューラルネットワークを異常検知に利用する研究（材料工学→情報工学）に取り組んでおり、違う切り口から課題を捉えることの意義を実感しています。また、原子や分子に存在する引力と斥力のアナロジーを未来のコンピューティングの仕組みや特徴ベクトルの分析に適用する考えも紹介しましたが、分野横断的思考の活用にはまだまだ可能性を感じています。

SREへの機械学習適用に関するサーベイ

坪内(@yuuk1t)からは、LTにて、SRE(Site Reliability Engineering)分野へ機械学習を適用する研究論文をサーベイし、そのうちのいくつかの論文を紹介しました。SREへの機械学習適用ポイントは、分散システムの信頼性を保証できるように自動制御するところと、計算機リソースの効率利用になります。機械学習だけでなく、フィードバック制御、ファジィ制御などを適用する論文も多数発表されていることを知り、分野を横断した知の組み合わせの重要さを痛感しました。

まとめ

MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #4では、インターネット基盤技術への機械学習適用に関する2件の発表を行いました。インターネット基盤の分野においても、今後は機械学習に代表されるインテリジェントな仕組みの導入が重要になってくると考えていますので、引き続き機械学習に関する研究活動を続けていきます。