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産業技術総合研究所人工知能研究センターの社会知能研究チームでは
夏休みや春休みにインターンとして一緒に研究して下さる方を募集しています.
詳細は onishi-masaki@aist.go.jp にお気軽に問い合わせ下さい.
 

| 産総研インターンの概要

社会知能研究チームでは以下の期間で年2回インターンを受け入れています.
所属は産業技術総合研究所人工知能研究センター社会知能研究チームとなります.
定員に達し次第募集を締め切ることがありますので希望者は早めにご連絡下さい.
(博士後期課程の長期間のインターンは期間にとらわれずに随時募集していますので別途ご連絡ください)
※ 大西がチーム長を務める社会知能研究チームの受け入れ条件であり,産総研の一般的な制度ではありません.
※ 期間は目安であり変更は応相談です.ただし実働30日以上は*必ず*確保して下さい.1日でも長い方がいいと思います.

○ 夏季:2024年8月15日~2024年9月30日(実働31日)【申込〆切2024年6月1日】 (募集は終了しました)
※ 2025年も同様のスケジュールを予定しています.
○ 春季:2025年2月13日~2025年3月29日(実働33日)【申込〆切 無給2024年12月1日 / 有給11月15日】

拠点は茨城県のつくばセンターと東京都の臨海センターにあります.
遠方から来られる方はつくば市の産総研内の宿泊施設に宿泊できます.
東京近郊の方はお台場にある臨海センターに通うことも可能です.

特定国立研究開発法人の研究所でのインターンですので,学会発表,国際会議発表や論文投稿を目指すことが
条件となってますのでその覚悟でご参加ください.
 

| 有給インターンを始めます

有給インターンの募集を始めます.モデルケースの31日で修士36万円,博士45万円程度を支払います.
(産総研の制度的にはインターンではなく,短期的に産総研に雇用することで給料として支払います)
応募の条件は h5-index 30 以上の国際会議あるいは英文論文誌に採択された経験のある人で,
応募書類および面接によって採否を決定します.無給に比べてより結果が厳しく求められます.

有給採用を希望する場合は応募の際にコチラをダウンロードの上で埋めて添付ファイルに含めて下さい.
ファイルはダウンロードしてください.権限をリクエストしても対応はいたしません.
 

| 社会知能研究チームについて

社会知能研究チームは人工知能の社会実装および社会現象の解明を目指しています.
そのための基礎技術としての画像理解や音響理解,マルチエージェントシミュレーション技術,最適化技術,
特に空間の移動の最適化や深層学習モデルの最適化,社会実装に向けた応用技術や,
法的,社会的な制度設計などが研究スコープです.
大変だけどやりがいはあると思います.
 

| 担当研究員

以下の研究員をメンターとして連携しながら研究を進めることができます.

 大西 正輝 研究チーム長(拠点 つくば・臨海)
 http://onishi-lab.jp
 研究課題:人流検出・シミュレーション・分析・最適化,AutoML(自動機械学習)

 佐々木 洋子 主任研究員(拠点 臨海)
 https://staff.aist.go.jp/y-sasaki/
 研究課題:自律移動ロボット(環境認識,地図作成,動作生成など)

 坂東 宜昭 主任研究員(拠点 臨海)
 https://www.ybando.jp/
 研究課題:ロボット聴覚,音響信号処理,深層ベイズ学習

 奥村 圭祐 研究員(拠点 臨海)
 https://kei18.github.io/
 研究課題:マルチエージェント・プランニング、マルチロボット協調

 

| 研究拠点

研究拠点はつくばセンターと臨海センターにあります.
遠方から来られる方は宿泊施設のあるつくばセンターを想定.
関東近郊に住んでいる人は臨海センターに通うことも可能です.


つくばセンターからの景色
筑波山がきれいに見えます

臨海センターからの夜景
東京タワーやレインボーブリッジ,フジテレビがきれいに見えます

| インターンの応募方法と研究テーマ例

インターンを希望する方は,申込〆切までに
onishi-masaki@aist.go.jp
宛てに以下のメールを送って下さい.

(1) メールのタイトルは [産総研インターン応募] とする.
(2) 本文に以下を書く.
 ○ 名前と所属(学年)
 ○ 高校卒業からの簡単な略歴
 ○ 簡単なアピールポイント
 ○ 希望期間
 ○ 希望テーマ(漠然とこういうのがやりたいというのがあれば)
 〇 有給か無給かの希望

※ 応募の条件は h5-index 30 以上の国際会議あるいは
  英文論文誌に採択された経験のある人で,
 有給を希望する場合はコチラを埋めて添付ファイルに含めて下さい.
 ファイルはダウンロードしてください.
 権限をリクエストしても対応はいたしません.

以下はインターン期間中の研究テーマ例です.
 ○ RGB-Dカメラと PDR を用いた人物同定に関する研究
 ○ 仮想空間の情報と現実空間の人の動きの相互伝播モデルに関する研究
 ○ 人の移動軌跡と会話分析を用いたチーム医療の評価に関する研究
 〇 機械学習のハイパパラメータの可視化に関する研究
 〇 Social Force Model を用いた目的地選択可能な歩行者モデルに関する研究
 〇 深層学習を用いたマルチエージェントシミュレーションの再現に関する研究
 〇 深層学習のバッチサイズスケジューリングに関する研究
 ○ などなど
 


フライヤー
 

| 研究生活

研究はもちろん,色んなイベントがあります.


筑波山登山

JAXA(宇宙航空研究開発機構)見学

スタジアムでの計測実験(国立競技場)

霞ヶ浦サイクリング

KEK(高エネルギー加速器研究機構)見学

展示会出展(幕張メッセ)

 

| 数字で見るインターン

頑張る人は実働30日程度で論文を投稿しています.
下図は2012年以降に大西の下に来たインターン生の統計情報です.
マウスオーバーで説明文が出ます.
インターン生の業績については実働30日以上の人の統計です.



 

| 実験例

1300人規模の避難訓練の動線計測
大規模劇場からの避難のシミュレーション
Bayesian Optimization
Coordinate Search Algorithms
Nelder-Mead Method
 

| 質問など

これまでにあった質問などを書き足していきます.一緒に面白い研究をしましょう!

Q 産総研って何ですか?
A 国立研究開発法人産業技術総合研究所という経済産業省傘下の研究所です.
ミッションは地球温暖化や少子高齢化を始めとした21世紀型課題を解決することです.
特に情報・人間工学領域では産業競争力の強化と豊かで快適な社会の実現を目指して
人間に配慮した情報技術の研究開発を行っています.

Q 産総研にインターンへ行くことのメリットは何ですか?
A 産総研にいる一流の研究者に囲まれて研究できることが最高のメリットです.
回りにレベルの高い人達がいるため,そこで揉まれていると自然と高いレベルの力が付きます.
回りの人たちと同じことをしていれば一流になれるでしょう.
将来研究者になることを考えている人は研究所の雰囲気を知ることができます.
また,大学の先生方からは大学の研究からすると一見回り道に見えるけれど,
産総研のようなところで揉まれてアクティブに活躍する学生に成長すると
後で追いつき,追い越すので全体で見ると逆に大学の研究も進むとのご意見を頂いています.

Q インターンに行けば産総研に就職できますか?
A 修士の場合はほとんど枠がないのでまず無理です.
ただ,産総研のインターンで学ぶことは就活に役に立つと思います.
過去の例を見ても,産総研に出入りしていた学生は,
楽天技術研究所,NTTやドコモの研究所,セコムのIS研究所,日産自動車の研究所など
多くの研究所に就職しています.
一方で博士の場合は採用枠があります.インターンに来たから有利になるということはないですが,
優秀な人材はいつも求めています.それをアピールするいいチャンスだとは思います.

Q 大学の単位になりますか?
A 大学によると思います,別途ご相談下さい.
これまで単位にしている例はたくさんあります.
有給の場合は単位にはなりません.

Q 給料は出ますか?
A 有給インターンは支払います.無給インターンは支払いません.
有給インターンは一例として 31 日勤務で修士36万円,博士45万円程度を支払います.
無給インターンは残念ながら給料は支給されません.
ただし,産総研に来るための移動費,および宿泊費については
一時的に立て替えてもらう必要はありますが,お支払いします.
その他,発表に行くための旅費や宿泊費についてもお支払いします.
もちろん国際会議での発表のために外国へ行く費用もお支払いします.
インターン終了後にテクニカルスタッフや RA(リサーチアシスタント)として
雇用して給料を支払う例はあります.

Q 有給の条件の h5-index が 30 以上の国際会議って何ですか?
A h-index は論文誌や国際会議のレベルを被引用数で数値化した指標になります.
Google Scholar Metrics での検索やカテゴリを選ぶことで数字が分かります.
一例として
AI系だと AAAI:220, IJCAI:136, AISTATS:100, ICAPS:35
NN系だと NeuriPS:337, ICLR:304, IJCNN:64, ICANN:32
CV系だと CVPR:440, ICCV:291, ECCV:206, WACV:109, BMVC:65, ICPR:56, ACCV:39
SP系だと ICASSP:129, INTERSPEECH:111, ICIP:66, EUSIPCO:36
ML系だと ICML:268, ECML-PKDD:45
人流解析・シミュレーション系だと KDD:124, ITSC:55, AAMAS:54, BigData:54
ロボット系だと ICRA:122, IROS:86
進化計算による最適化系だと CEC:89, GECCO:47
などが 30 以上に該当します(2024/8/20現在の情報).

Q 指定の時期でないとダメですか?
A 実働で30日以上の日数が必要だと考えていますが,時期の多少の変更は許容します.
前もってご相談下さい.期間が長いのはもちろんOKです.
これまでには3か月とか1年の方もいます.

Q ここに載っていない質問があるのですが.
A onishi-masaki@aist.go.jp にメールして下さい.
 

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