株式会社Preferred Networks シニア リサーチャー
2017 年に Preferred Networks に入社。アカデミアで長く、機械学習、強化学習の研究を行っていた経験を生かして、社内の研究チームのマネジメントを行っている。総務省からの委託研究課題「 リモートセンシング技術のユーザー最適型データ提供に関する要素技術」の研究代表者を務める。
※ プロフィールの引用元は「Google Cloud Day ’23 Tour」になります。
※ 登壇者情報には同姓同名も含まれている場合があります。
※ 詳細は以下の一覧をご確認ください。
Preferred Networks の Google Cloud 活用事例 - リモート センシング技術のユーザー最適型データ提供に関する要素技術の研究開発事例のご紹介
私達は、最新の気象レーダー (MP-PAWR) で得られる膨大なデータをほぼ劣化なしに非可逆圧縮して伝送できるプラットフォームの構築のため、MP-PAWR データに特化した圧縮器の開発を行っています。この圧縮器の開発には、大量のデータを用いた深層学習が必要なため、Google Cloud 環境で多数の GPU を使用した分散深層学習を実施しました。事前の性能検証の結果も交えて、この事例についてご紹介します。
