11月のギークサロンではフラクタ社(Fracta Inc)にてCTOとして開発を指揮されていた吉川氏をお迎えします。

吉川氏は東京工業大学 大学院を首席で卒業後、安川電機、スタンフォード大にて移動ロボットやマニピュレータについて、ハイボット社では配管点検ロボットの組み込みソフト開発に従事されてきました。そして2017年度よりフラクタ社のCTOとして、米国で社会問題化している老朽化した水道管の更新を最適化するための水道管劣化予測サービスの開発を指揮されていました。　(フラクタ社は2018年に栗田工業に$74Mのバリュエーションで過半買収されました)

吉川氏の専門はロボティクスではありましたが、氏はディープラーニングの基本コンポーネントの自作や機械学習を使ったハンドトラッキングの実装などを通して常に機械学習のアルゴリズムに接してきており、フラクタ社の水道管劣化予測にも機械学習が使われています。

一般的に機械学習を利用したソリューションを設計する上でチャレンジングなポイントとして、機能の開発に関わる工数や性能の見込みを立てることが難しくプロダクトの開発設計が難しいという問題があります。限られた時間と情報の中でどのようなモデルを使うべきかを早期に選択する必要があり、不慣れなスタートアップが採用するには敷居が高いのが現状ではないでしょうか。

当日は吉川氏に機械学習を使ったプロダクト設計における流れをご紹介頂き、さらにプロダクトチームとエンジニアリングチームの連携の重要性についてなどお話しして頂きます。

 

◾️時間・場所

11/22 金曜日 Google HQ内 セミナールーム
1395 Charleston Road Mountain View, CA 94043
バッジの印刷が必要なため、お名前の事前登録をお願い致します。

参加申し込みはmeetup.comにてお願い致します：https://www.meetup.com/JTPA-Japanese-Technology-Professionals-Association/events/266369052/

 

19:00開場／ネットワーキング、19:30より吉川氏のスピーチ開始

参加費は$8。軽食つき。学生の参加費は無料になりますのでその場合はmeetupにて Yuki Nishida, Jin Yamanakaまでご連絡下さい。その他当日の参加についてはこちらをご参照下さいませ。 https://www.jtpa.org/faq

◾️アジェンダ

・ 機械学習を使ったプロダクトの実例紹介

・ ゼロからのプロダクト開発フロー

・ スタートアップでのエンジニアチームとプロダクトチームのあり方
 

◾️スピーカー：吉川 大地 (よしかわ だいち) 氏　[ linkedin ]

職歴
2011年 東京工業大学 メカノマイクロ工学専攻修士課程修了
2011年 株式会社安川電機R&Dセンター, ロボティクスグループ
2014年 スタンフォード大 Computer Science, Visiting Scholar
2015年 HiBot Corp., ソフトウェアエンジニア
2017年 Fracta, CTO
2019年 Fracta退職

受賞歴
2010年 日本機械学会三浦賞 受賞

吉川氏の公開プロジェクトなど

吉川氏によるディープニューラルネットワークコンポーネントの実装
https://pypi.org/project/dnnet

スタンフォード大にて開発された冗長マニピュレータの制御ソフトウェア
https://github.com/daichi-yoshikawa/ahl_wbc

ニューラルネットを使ったハンドトラッキングシステム
https://www.instructables.com/id/Manipit-Hand-motion-tracking-with-painted-gloves/