SNL2022

7/8, 9に第6回の国際ワークショップSNL2022を豊田工大で開催します。参加登録はまだ間に合います。

SNL(Symbolic-Neural Learning)は記号的な構造情報とニューラルネットワークの融合を対象に2017年からスタートした国際ワークショップです。前回2021年はオンラインでの開催になりましたが、今年は対面のみでの開催です(一部の少数の講演者は事情によりオンライン)。コロナ禍の影響で懇親会ができないなどまだ完全にコロナ前に戻っているわけではありませんが、久々の対面で活発な議論が行われると思います。

今回の基調講演者も、Microsoftの池内先生、ペンシルバニア大学のDan Roth先生、CMU/メルボルン大学のEd Hovy先生、Facebook AI Research/UCLのRiedel先生と豪華なメンバーです。その他の口頭発表の講演者11名も目下活躍中の方々ばかりです。

参加登録は下記から。

lhttp://www.tti-coin.jp/SNL2022/registration.html

Regular (Early 6/19まで): JPY 9,000

Regular (Late 7/2まで): JPY 10,000

Regular (On site): JPY 12,000

Student (Early 6/19まで): JPY 4,000

Student (Late 7/2まで); JPY 5,000

Student (On site): JPY 6,000

と国際会議としては画期的な安さです(この講演者であれば10倍の値段でもおかしくありません)。この分野の若手の育成のために参加しやすい参加費にしていますので、学生さんの参加は大歓迎です。

PV公開

卒業論文・修士論文の発表会が今週・来週に迫ってきていて、研究室の1年間の中で最繁忙期を迎えています。さて、知能数理研究室の約3分間の紹介ビデオが大学のHPから公開されました。研究室の特徴を平易に紹介していますので、人工知能に興味のある高校生や広く一般の方に見てもらえると嬉しいです。

https://www.toyota-ti.ac.jp/research/laboratory/post-11.html

DC2採用内定

博士後期課程1年の牧野君の日本学術振興会特別研究員(DC2)への申請「グラフ形式の知識を蓄積する深層学習情報抽出」について、審査の結果、採用内定となったという通知がありました。昨年のDC1申請は残念ながら不採択でしたが、リベンジできて良かったです。

TTIC協定留学

当研究室の修士2年の村瀬君と藤井君が11月下旬から12月中旬まで、豊田工業大学シカゴ校(TTIC: Toyota Technological Institute at Chicago)に協定留学します。通常は3ヶ月間の協定留学期間がありますが、コロナ禍の影響により短縮となりました。来年からは通常の協定留学に戻ることを願っています。

BioCreative VII presentations

Our submissions have been accepted for poster and short presentations at the BioCreative VII Workshop.

DrugProt:Text mining drug/chemical-protein interactions (Track 1)

Naoki Iinuma, Masaki Asada, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki, TTI-COIN at BioCreative VII Track 1, BioCreative VII Workshop, November, 2021. (pdf)

Selected poster flash talks

Tomoki Tsujimura, Ryuki Ida, Isanori Oiwa, Makoto Miwa, and Yutaka Sasaki, TTI-COIN at BioCreative VII Track 2, BioCreative VII Workshop, November, 2021. (pdf)

GAN-based Shape Design for Die Forging

New preprint

Hayato Futase, Tomoki Tsujimura, Tetsuya Kajimoto, Hajime Kawarazaki, Toshiyuki Suzuki, Makoto Miwa, Yutaka Sasaki,Physical Context and Timing Aware Sequence Generating GANs, arXiv:2110.04077, 2021.

https://arxiv.org/abs/2110.04077

This paper proposes a new neural model of Generative Adversarial Networks (GANs) that is suitable for designing the intermediate shapes for die forging. Because the shape of heated metal gradually changes during the press, GANs should be aware of the timing and physical phenomena. In this respect, we proposed Physical Context and Timing aware sequence generating GANs (PCTGAN) that generates images in a sequence, considering the time sequence and physical quantities.

This new GAN is partly patented (U.S. Patent No: 10,970,601).

Journal paper accepted

Our paper has been accepted for publication on Frontiers in Research Metrics and Analytics, 2021.

This paper proposes a new Knowledge Graph dataset that includes not only heterogeneous node relations but also textual descriptions. The dataset targets pharmaceutical areas but it can contribute to the Knowledge Graph research community by providing evidences in the usefulness of textural information integrated in a knowledge graph.

Masaki Asada, Gunasekaran Nallappan, Makoto Miwa and Yutaka Sasaki, Representing a Heterogeneous Pharmaceutical Knowledge-Graph with Textual Information, Front. Res. Metr. Anal., doi: 10.3389/frma.2021.670206, 2021.

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frma.2021.670206/abstract