人工知性を作りたい

私が日々、挑戦したことや学んだことなどを紹介していく雑記ブログです。 (新しいAI技術HTM, 専門の音声信号処理, 趣味のアニメ等も書いてます。)

就活のために作成したポートフォリオ

 

自己紹介

九州工業大学 博士後期課程 2年

■職歴

九州工業大学 工学部 電子システム工学コース

→九州工業大学 大学院(修士)

→パナソニックシステムデザイン株式会社(Android Platform開発)

→九州工業大学 大学院(博士)

■保有資格

・基本情報処理技術者(2019年10月)

・簿記検定3級(2022年01月)

・TOEIC 625点(2023年01月)

■研究概要

テーマ:「大規模ソフトウェア開発におけるテキストログを用いた異常検知」

異常検知分野ではサーバやスーパーコンピュータのシステムログが用いられています。

私たちは世界で多くを占めるAndroidOSを対象としたログの異常検知を共同研究先と一緒に研究しています。

課題は大きく2つあります。

1つ目は、F-measureで0.95を超える成果を上げるDNNモデルが多数報告されているにもかかわらず、現場で利用されていないこと。

2つ目は、研究するためのAndroidログデータセットが存在しないこと。

1つ目の課題を解決するために代表的なDNNモデル4つと提案モデルに対して交差検証を用いた汎用性の評価を行いました。その結果、使用するTrainデータセットによって精度が大きく変化することを確認し、実用的ではないことを報告しました。

2つ目の課題を解決するために、共同研究先の実ログを元にしたログ生成アルゴリズムの研究を行っております。従来のデータセットでは1行毎の異常ラベルが一般的であるが現場で検知したい異常にはシーケンス異常(意図しないログの順序)やパターン異常(ログ文内の変数の異常)があるためそれらも含めたデータセット作成を行っております。また、現場でDNNモデルを利用する際にどの程度の複雑性をもつログでどれほどの精度が出るのか知りたいとお聞きしたため、データセットの複雑性の指標を計算するアルゴリズムも検討しています。

■Skills

一覧

・OS:Windows(5年)、Mac(7年)、Linux(7年)

・開発言語:Java(2年)、C/C++(5年6ヶ月)、C#(2年6ヶ月)、Python(6年)、Matlab(2週間)、Unity(3年)、Swift(6ヶ月), HTML/JavaScript/CSS(2年6ヶ月)、

・DB:SQL(6か月)

AIスキル

Pytorch(4年)、Nupic/htm.core(3年)

■使用経験のある計測器

はんだごて、オシロスコープ、FPGA、MOTU+Cubase、Audacity、Blender、Chat GPT、PyInstaller

・はんだごて(半年):授業、研究(学部と修士)「片耳難聴者のための方向知覚訓練」で使用する立体音響用マイクをイヤホンから製作、断線したマイクの修理

・FPGA、オシロスコープ(半年):授業

・MOTU+Cubase:研究で水平面360度に配置した12個のスピーカから音を提示

・Audacity(2年):スペクトログラム表示。ゲーム用音声の大きさを正規化

・Blender(半年):雪が積もった家など

・Chat GPT(半年):新しい知識や技術の調査のための質問やどこまでの計算ができるかを試す

・PyInstaller(半年):会社員時に不具合可視化のためのログ仕分けツールに使用

主要スキル

Python(6年):DNN(Pytorch)を用いた研究用モデルの構築、Django3を用いたWebアプリケーション開発(個人、会社)など

Java(2年):Android Platform開発(会社)

C/C++(5年6ヶ月):会社の研修、ETロボコン、会社

Unity(3年)、C#(2年6ヶ月):2D/3Dゲーム開発など

HTML/JavaScript/CSS(2年6ヶ月):会社

Swift(6ヶ月):実験効率化用アプリ開発

 

実績

研究

[1] 内田博規, 中藤良久、“一側性難聴者に向けた音像定位訓練方法の検討”、日本音響学会九州支部第12回学生のための研究発表会講演論文集、(2017 年 12 月) [口頭]

[2] Rin Hirakawa, Hironori Uchida, Asato Nakano, Keitaro Tominaga, Yoshihisa Nakatoh、”Anomaly detection on software log based on Temporal Memory”、Computer&Electrical Enginnering、 vol 95、2021 [論文誌]

[3] Rin Hirakawa, Hironori Uchida, Asato Nakano, Keitaro Tominaga, Yoshihisa Nakatoh、"Large scale log anomaly detection via spatial pooling"、Cognitive Robotics、vol 1、188 - 196、2021 [論文誌]

[4] Hironori Uchida, Li Yujie, Yoshihisa Nakatoh、"Speaker Verification Systems with Robustness to Various Noises Using Sparse Processing"、ICCE2023、CT08-Session [ポスター]

[5] Hironori Uchida, Keitaro Tominaga, Hideki Itai, Li Yujie, Yoshihisa Nakatoh、" Investigation of weaknesses in representative text log anomaly detection Methods"、ICIHIET2023 [ポスター]

[6] Hironori Uchida, Keitaro Tominaga, Hideki Itai, Li Yujie, Yoshihisa Nakatoh、" Verification of generalizability in software log anomaly detection model"、IntecOpen [論文誌]

[7] Hironori Uchida, Keitaro Tominaga, Hideki Itai, Li Yujie, Yoshihisa Nakatoh、" Investigating the Complexity of Log Datasets for Anomaly Log Generator in Software Development Field"、SAES2023 [ポスター]

[8] Hironori Uchida, Keitaro Tominaga, Hideki Itai, Li Yujie, Yoshihisa Nakatoh、" Improving Log Anomaly Detection via Spatial Pooling: Combining SPClassifier with Ensemble Metho"、Cognitive Robotics [論文誌(提出中)]

制作物

[1]カメラを用いた指認識コントローラー【Unity, Mediapipe, Websocket】

※Mediapipe: Googleが開発しているオープンソースの機械学習ライブラリ

https://github.com/hiro877/FingerController-Unity-Mediapipe

[2] ホログラムディスプレイの作成(Unity、100均材料、IPad、ペッパーズ・ゴースト)

https://www.hiro877.com/entry/holo-disp1

[3] MNIST「手書き数字」認識をUnityで表現(AI: htm.coreを用いた手書き文字認識)

※htm.coreはNumenta社が開発した大脳新皮質をモデルにしたAIアルゴリズム

https://www.hiro877.com/entry/unity-htm

[4] Raspberry PiでMediapipe(カメラで手の動き認識)を動作させる

https://www.hiro877.com/entry/rasp-mp-pip-inst

[5] 顔認識によるパソコン作業中の休憩警告アラーム(Windowsアプリケーション:Mediapipe + Python)

https://www.hiro877.com/entry/alert-with-mediapipe

[6] Androidでhtm.core(AIライブラリ)を使えるようにしてみた

https://www.hiro877.com/entry/useHtmOnAndroid

[7]2Dパズル/アクションゲーム(インディーゲーム制作中2年目: Unity, C#)

Animation, Tilemap等からプログラミングまで開発全般を担当

https://twitter.com/yumesakitakeshi/status/1644651622537252864?s=20

[8] テキストから音声の生成モデル「DiffSound」を動かす

https://www.hiro877.com/entry/how-to_-start-diffsound

[9] 立体音響用マイクを制作

作り方:100均イヤホンのスピーカ部分を取り外し、マイクを装着。

使い方:人の耳に挿入して収録することで装着している人の頭部伝達関数を掛けた音声(立体音響)が収録できる。

その他

[1] 九州工業大学か開講する移動ロボット制御実習において競技部門1位

 初対面で制御未経験の3人チームという条件の中、メンバ同士で話し合いながら私がプロトタイプを作成し、すべての課題を達成できた。

 課題:サッカーロボットを制御して、ドリブル課題、ゴールへのシュート課題などをクリア

[2]インディーゲーム開発

・デジゲー博2022へ出展

・福岡インディーゲームエキスポ2022へ出展(50人以上の参加者に試遊してもらう)

・CEDEC+KYUSHU2023インディーゲームコーナーへ出展

[3]ETロボコン 社内大会1位

ロボカーを姿勢制御しながら複数の課題をクリアする種目。

課題①:白い線(直線、曲線)に沿って進む

課題②:平地にある棒をリンボーダンスのように姿勢制御を行い通過する

課題③:シーソーの上を姿勢制御しながら進む。

結果は③の降りるところまではできましたがその後ゴールまでたどり着けませんでした。言語はC/C++です。

 

インディーゲーム開発

無編集のゲームプレイ動画です。

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