レポート

日本の科学技術計算コミュニティが目指すべき姿 ―SciPy Japan 2019レポート

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4月23~24日,東京でSciPy Japan 2019が開催されました。SciPyはNumPy,matplotlib,Jupyterなど科学計算系のPythonパッケージの開発者やユーザー向けコミュニティで,本場アメリカでは,2002年から毎年カンファレンスが開催されています。今回は日本で初めてSciPyのカンファレンスが開催されましたが,5か国から90名が参加する盛況ぶりでした。現在,多くの注目を集めているTensorFlowやChainerなどのディープラーニング用のPythonパッケージのほか,Jupyter NotebookやApache Arrow,Daskなどの技術トピックにふれる発表もあり,濃厚な2日間となったカンファレンスの内容をレポートします。

1日目:初心者向けチュートリアル
「Hands-on TensorFlow 2.0」

1日目のチュートリアルは,TensorFlowのハンズオンの入門コースとNumpyに関する応用コースの2つが行われました。

入門コースではGoogleのJosh Gordon氏とAmit Patankar氏が講師となり,Collaboratory(Colab)を使ったTensorFlow(TF)の基本的な使い方を学びました。ColabはGoogle Cloud Platform(GCP)上に実装されたJupyter Notebook(Notebook)の開発環境で,Gmailアカウントを持っていれば誰でも無料で利用できます。

TensorFlowのハンズオン

TensorFlowのハンズオン

Colabは,

  • 初期設定でGCP上にNotebookの開発環境が構築されているので,環境構築の手間が省ける
  • 多くのデータセットがGCP上に用意されており,大量のデータセットを自分の開発環境にダウンロードする手間が省ける
  • GCPの潤沢な計算能力を使って,ディープラーニングの演算ができるので,モデル生成にかかる処理時間を大幅に短くできる

といった特徴があり,TFを使ったディープラーニングを学ぶのに優れたツールです。このほかTFの演算を可視化するTensorBoardやCSVデータを可視化するFacetsといったツールも紹介されました。

TensorBoardのGUI

TensorBoardのGUI

ディープラーニングを使ったデータ解析では,環境構築,データの前処理,モデルの検証など,覚えるべき項目が多く,初心者がつまづきやすいのですが,これらの基本を学習する際にColabのようなツールが役立つでしょう。

TFによる画像認識の例として,PoseNet のライブデモを行うGordon氏

TFによる画像認識の例として,PoseNet のライブデモを行うGordon氏

このチュートリアルは,昨年アメリカのAustinで開催されたSciPy 2018でも行われましたが,テキストが充実している上,講師の説明が丁寧な印象を持ちます。テキストは以下のURLで,ネット上に公開されているので,チュートリアルに参加できなかった人も,内容を確認できます。

1日目:応用チュートリアル「Advanced Numpy」

応用コースでは,オーストラリアのMonash大学のJuan Nunuz-Iglesias氏がNumpyパッケージの使い方の基礎から応用についてチュートリアルを行いました。バイオイメージングを専門とし,Scikit-Imageのコア開発者であるNunuz-Iglesias氏,⁠エレガントなSciPy」⁠オライリー・ジャパン)の著者でもあります。チュートリアルでは,GitHub上で公開されているJupyter Notebookのレポジトリを使いながら,NumPyの持つさまざまな機能が紹介されました。

キーノート
「f(x) = a + bi: Your (x) future, f, depends on atoms (real) and bits (imaginary: cyber)」

1日目のキーノートには,JSRの小柴満信社長が登壇しました。同社は樹脂の材料設計や製造プロセスの管理など,科学計算やデータサイエンスが必要とされる業務に積極的にPythonを導入し,デジタルトランスフォーメーションに挑戦しています。従来,モノづくりを中心としていた製造業は,より高い価値を生むために,構造転換することが求められています。アトム(atoms:現実)の世界とビット(bits:仮想,虚実)の世界を掛け合わせたものから未来(future)が創られるというコンセプトで,今後の産業界がどのように変化していくかが語られました。

具体例として同社が出資した3Dプリンティングのスタートアップ,Carbonの事例が紹介されました。Carbonは3Dプリンターのチャンバー内の樹脂の動きを流体解析シミュレーションによって最適化し,デザイン性に優れ,強度の高い3Dプリンティングを実現しています。アディダスのランニングシューズなどの製造に使われており,すでに量産に入っているそうです。

キーノート講演をするJSR小柴社長

キーノート講演をするJSR小柴社長

このあとさまざまなテーマについてのトークセッションが行われました。

著者プロフィール

阿久津剛史(あくつたけし)

Start Python Club共同設立者・代表。某メーカーのマーケティング部門に勤務。データサイエンスに関心を持って4年前からPythonを始める。縁あって辻さんと知り合い,Start Python Clubを立ち上げる。仕事,コミュニティ活動の傍ら,休日は子供のサッカーチームを指導する2児の父。読書大好き。最近ハマっている本は,エリック・リースの『リーン・スタートアップ』。

Twitter:@akucchan_world
GitHub:@takeshi-a

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