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卒業式

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異分野融合ワークショップ

3月6日に奈良先端大で開催されたワークショップで山﨑が講演しました。

高性能神経計算: 計算神経科学と高性能計算の融合によるヒトスケール脳神経回路シミュレーション

件のnoteに対するコメントその2

[2018 2/28 22:05 「PEZY批判」→「PEZYの技術に対する批判」(@kumagi様のご指摘による)]

TL; DR

PEZY の実用アプリケーションは2009年の研究より小規模で粗く更に遅い
rings
2018/02/11 19:33
https://note.mu/rings/n/n29283c5afed5

にて、現在私のコメントに対する反論が行われているらしいですが、私があげた3点+おまけに対する明確な反論はなく、不正確な文章をさらにひたすら積み重ねるのに終始しているので、私はもう関わらないことにします。

(これまでのあらすじはこちら)

以下は追加のコメント。

  1. サイエンスというのは具体的な成果にもとづくものです。「やってないけどやればできる」というのはSFであり妄想です。もし私の小脳モデルよりも優れたものができると主張するのであれば、実際にやってみせ、かつしかるべき研究誌に発表してからにしていただきたい。
  2. 私は伝統的な小脳の理論研究の文脈を受け継ぐ小脳の研究者であり、小脳以外の部位についてはほとんど興味がありません。小脳以外の脳部位でこういうモデルがあると言われても、直接私の研究に影響が無い限りは、ふーんそれで?という印象しか持ちません。お寿司屋さんに行ってカレーを食わせろと言っても相手にされないのと一緒。
  3. 小脳研究の、あるいは神経科学の文脈で私の論文を批判するのは可能です。あの論文にはいくつか私が満足できていない部分があり、それらに対する批判は受け入れます。しかし、かの人は「PEZY憎し」という文脈からアクロバティックに研究批判をしようとしており、当然それには無理があるので、表現を曖昧にし誤読とミスリーディングと嘘によってもっともらしく取り繕うのに腐心しています。結果として不正確で説得力を持たない文章となっています。
  4. ではかの人にきちんと適切な文脈にもとづいて批判ができるか?というとそれは無理なのでしょう。論文ごとに用いている微分方程式の違いや、その数値計算法の違いについてすら何一つ考察しておらず、単に数字の大小だけで物事を説明しようとしていますから。
  5. PEZYの技術に対する批判は死屍累々の山なのだから、素人は手を出さない方がいい。

履歴

[2018 2/28 22:05] 「PEZY批判」→「PEZYの技術に対する批判」(@kumagi様のご指摘による)
[2018 2/28 21:40] 初出

件のnoteに対するコメント

[2018 3/2 14:53 コメントその2へのリンクを追加]

TL; DR

PEZY の実用アプリケーションは2009年の研究より小規模で粗く更に遅い
rings
2018/02/11 19:33
https://note.mu/rings/n/n29283c5afed5

というnoteは、内容が不正確なので信用しない方がいい。論点は下記の3つ+おまけ。

(コメントその2を書きました)

1. 誤解あるいは恣意的なミスリーディング

件のnoteより:

2016年度理研シンポジウム『スーパーコンピュータHOKUSAIとShoubu、研究開発の最前線』での招待講演で紹介されている,PEZY Computing のスパコンの実用アプリケーションでも代表的なものです.そこでの講演『Shoubuで実現するネコ一匹分の人工小脳』(講演資料, PDF)では,「もちろん世界最大,最高速,最も精緻」(資料14ページ目)と書いています.

リンク先のスライドは私が作成したものですが、この講演のタイトルにもあるとおり内容はもちろん小脳のことですし、当該スライドのタイトルも「Shoubu上の人工小脳」なので、小脳回路のモデルとして「世界最大,最高速,最も精緻」です。文脈を無視して一部の文章だけ切り出してなんか言うのやめてもらえませんかね。

それから、件のnoteは全体として、私がスパコンのベンチマークのために小脳のシミュレーションをやっているかのように書かれてますが、私の興味は10年以上一貫して小脳の神経科学であり(文献リストを見れば一目瞭然、なんなら科研費の申請区分は常に「神経科学一般」だし)、大規模な小脳モデルを使って小脳の情報処理原理を解明しようとしているのが私のサイエンスなので、勝手に私の研究方針を変えないでいただきたい。

2. 嘘

件のnoteより:

猫の脳のシミュレーションでは,より規模が大きく,もっと速く,もっと精緻なシミュレーションがこの研究以前に行われています.

行われていない。後ろを読んでくと、

(5) シナプス数,時間ステップを揃えたとき,過去の研究の方が20-40倍速い.

とあり、やればできるかもね、というだけ。「やってないけどやればできるかも」はサイエンスではなくSFなので、やってから言って欲しい。

3. 誤解あるいは恣意的なミスリーディング

件のnoteより:

上の比較に対して「問題の大きさではなく,実時間でシミュレーションすることが重要なのであって,[Y+17] は最速だ」とする考えもあり得ます.しかしその場合,[L+15] では猫の小脳モデルを1秒シミュレーションするのに 25.6ms しかかかりません.さらに講演者は [L+15] の共著者なので(論文の公表は2015年,講演は2016年),講演したときにその内容を十分理解しています.

[L+15]は小脳の顆粒層しか実装していない。

4. おまけ

件のnoteでは、最後にご丁寧にも

一般向けの情報に誤解を招く表現を含めることへの疑問

とあるんですが、これは何かの冗談ですかね。

山﨑 匡

参考文献

[A+09] R. Ananthanarayanan et al. (2009) The Cat is Out of the Bag: Cortical Simulations with 10^9 Neurons, 10^{13} Synapses. In Supercomputing 09: Proceedings of the ACM/IEEE SC2009 Conference on High Performance Networking and Computing (Portland, OR). https://doi.org/10.1145/1654059.1654124
[K+14] S. Kunkel et al. (2014) Spiking network simulation code for petascale computers. Frontiers in Neuroinformatics 8: 78. https://doi.org/10.3389/fninf.2014.00078
[L+15] J. Luo et al. (2015) Real-Time Simulation of Passage-of-Time Encoding in Cerebellum Using a Scalable FPGA-Based System. IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems 10(3), pp. 742-753. October 2015.13 http://dx.doi.org/10.1109/TBCAS.2015.2460232
[Y+17] T. Yamazaki et al. (2017) Real-time simulation of a cat-scale artificial cerebellum on PEZY-SC processors. The International Journal of High Performance Computing Applications. First Published June 6, 2017. http://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1094342017710705

履歴

[2018 3/2 14:53] コメントその2へのリンクを追加
[2018 2/26 16:45] 「3点+おまけ」の文がわかりにくいので修正
[2018 2/26 16:10] 参考文献を追加
[2018 2/26 11:54] 初出

ゆく年くる年2017

今年もこの季節になりました。去年の今日はネコ小脳論文の査読と戦っていましたが、今年は来年早々の実験の準備。そして年末には大きなニュースがありました。

今年のハイライト:

  • 山浦さんがjoinした。
  • 市村さんが博士課程に進学した
  • 論文2本(ネコ小脳と市村の歩行)と人工知能学辞典(1項目)が出版された。
  • NEDOプロは首の皮一枚でステージゲートを通過した。
  • ポスト「京」も中間評価を通過した。
  • 科研費新学術「脳情報動態」と次世代領域研究開発「高性能汎用計算機高度利用事業」が始まった。
  • 情報工学工房に参戦した。
  • P社があんなことになるなんて。

ポスト「京」に新しく山浦さんが加わって、さらに研究室が強くなりました。2週に1回の割合でポスト「京」合同セミナーを理研の五十嵐さんとやっていて、研究はそれなりにうまく進んでいると思います。五十嵐さんが非常にスケーラブルな神経回路シミュレータを作成しているので、我々もそれに乗っかっています。来年は論文を書きます。

市村さんは博士課程に進学し、彼の卒研(!)だった小脳歩行モデルの論文がようやく出版されました。当初の計画よりだいぶ遅くなりましたが、ちゃんと成果にできて良かったです。来年は次の論文を。

大きいプロジェクトが継続になったのは大変うれしく、特にNEDOプロはステージゲートを経ることで研究の方向性がより明確になったので、今後もより加速させていきたいと思います。また新プロジェクトが2つ追加されて、研究資金的にかなり潤沢になっており、色んなことが可能になりました。例えば学生に給料を払うとか。大学にありがちな学生を搾取する構造をなんとかして改めたいです。

授業に関しては、新しい学域の演習を担当すると共に、新たに情報工学工房に参戦しました。ARMの64ビットアセンブラをやっています。ポスト「京」ではシミュレーションコードをアセンブラで書こうと思っていて、その勉強がてら始めた私の私による私のための工房ですが、参戦してくれる学生がいて、東大からも参加者がいて、有意義にやっています。ただまあ、ARMはソフトバンクに買われたので、世間ではRISC-Vが盛り上がっているようですが。MI/CS実験第二では新たに深層学習の課題を始めます。

P社に関しては特に何か言うつもりはなく、「暁光」でヒト小脳をやる計画に水を差されてしまったのが残念なのと、みんな人の名前くらいは正しく綴ろうな、くらいのものですが、今回感じたのは、自分達が研究で使う道具、それも研究戦略上重要な道具は、自分達で作らなければいけない、ということでした。そうでないと外圧で簡単に研究を中断させられてしまいます。

「高性能神経計算」という研究室の方向性はかなり見えてきました。ニューロモルフィックチップをやっているデバイスやHPCの研究室はたくさんありますが、神経科学の専門誌に研究論文を書いている研究室は一つもありません。その逆の、神経科学をやっていてデバイスやHPCの専門誌に研究論文を書いている研究室も我々以外ありません。我々は自分達の小脳研究をより強力に推進するために、来年は自分達でチップを作りたいと思います。仕様は既に頭の中にあります。

来年も盛りだくさんでお送りします。

山﨑 匡

脳科学ライフサポート研究センター スプリングスクール

BLSCが毎年高校生向けに開催している体験授業ですが、今年度は私が担当します。「スパコンで脳を再現する」というタイトルで、実際にコードを書きます。
http://www.uec.ac.jp/exchange/extension/#p10

3/28の13:00-17:45と3/29の13:00-17:45の2回開催。両日とも同じ内容です。先着各5名。

せっかくなので「京」とか「菖蒲」とか「暁光」とかを使えるように交渉する予定です。

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