ものづくりへのAI実装に強みをもつパナソニックのメンバーと共に、
あなたが培った技術で社会課題の解決に挑戦できる特別なプログラム。
あなたとパナソニックの二人三脚で、世界にインパクトをもたらす成果を目指します。
ものづくりへのAI実装に強みをもつメンバーと共に、
あなたが培った技術で社会課題の解決に挑戦できる特別なプログラム。
あなたとパナソニックの二人三脚で、世界にインパクトをもたらす成果を目指します。
研究開発の鍵となるのが良質なデータセット。様々なビジネスを有するパナソニックグループならではの、実社会の現場でしか得られないオリジナルデータにアクセスできます。
職場体験を主目的とするプログラムが多い中、本プログラムでは研究の社会実装に取り組む現場で、報酬を得ながら実践的な経験を得ることができます。
パナソニックグループには、多様な分野の専門家が在籍しています。社内の研究者とのコラボレーションを通じ研究成果にブレークスルーをもたらす機会が多く存在します。
2024年度秋季は、下記技術領域・テーマでお待ちしております。
ロボットによる自動配送効率化を目的とした、配送計画最適化問題に関する研究です。 あらかじめすべての条件が与えられている場合と異なり、計画外の人間の意志が介在する場合等、不確実性で現実的な環境での最適化問題に取り組み、国際会議への論文投稿と特許出願を行います。 本テーマは、最適経路計画に関する基礎知識を有することを前提としております。
関連論文
Online Re-Planning and Adaptive Parameter Update for Multi-Agent Path Finding with Stochastic Travel Times (AAMAS2023, poster)
Drone Routing Problem: Multi-agent Path Finding Problem for Safe and Efficient Last-mile Delivery (IROS2023 Last-Mile Robotics Workshop)
本テーマは、最適化とヒューリスティック分野に関する知識を有することを前提としております。
ロボットの強化学習・模倣学習に関する研究です。
外乱が多く存在する条件下、ロボットと物体の接触が必要とするターゲットタスクの学習に取り組み、国際会議への論文投稿を目指します。
関連論文
Dreaming: Model-based Reinforcement Learning by Latent Imagination without Reconstruction (ICRA2021)
DreamingV2: Reinforcement Learning with Discrete World Models without Reconstruction (IROS2022)
Learning Compliant Stiffness by Impedance Control-Aware Task Segmentation and Multi-Objective Bayesian Optimization with Priors (IROS2023)
本テーマは、ロボティクスと深層学習に関する知識を有することを前提としております。
日本学術振興会特別研究員、立命館大学情報理工学部助教、准教授、教授を経て、2024年4月より京都大学 情報学研究科教授。
人間の言語的・記号的コミュニケーションを支えるシステム概念として、記号創発システムを提唱。
ロボットや人工知能の構成を通じた構成論的理解や当該システム感に基づくコミュニケーションの場のデザインに取り組む。
本をゲーム形式で紹介しあう「ビブリオバトル」の考案者でもある。
主著に「イラストで学ぶ人工知能概論」（講談社）「記号創発ロボティクス」（講談社） など。
STORIES(インタビュー動画):
現役の大学教授でありながら、Panasonicの技術アドバイザーを務める谷口氏の視点
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/024/
（期間やテーマによって、他のメンバーが担当することがございます）
2013年 大阪大学 情報科学研究科 修了。博士(情報科学) 。第7回 大阪大学嵩賞。
人工知能のロボティクス応用に関する研究開発に従事。成果がICRA, CoRLなどの国際会議に採択されている。
深層学習と制御理論の融合を目指した基礎研究を行うとともに、REAL-AIチームの後進育成にも力を入れる。参考：STORIES
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/043/
2009年 東京大学 情報理工学系研究科 修士課程終了。
人工知能のロボティクス応用に関する基礎・応用研究に従事。
2016年4月～2018年3月 Stanford大学 Center for Design ResearchにVisiting Scholarとして留学。
IROS 2022では主著論文がBest Application Paper Award Finalistに選出された。参考：Panasonic Newsroom
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/045/
2011年 京都大学 工学研究科課程修了。博士（工学）・
パナソニックホールディングス内のインキュベーション組織エジソン・ラボ( ESL研究所)で新規事業開発やビジネス創出に従事。
最近では、ニュースにも掲載された「空中配送ロボット」に関する新規技術検討とソフトウェア開発全般を担っており、
その一環である配送ロボットの最適経路計画の研究成果をPAAMS、IROS-WSなどの国際会議で発表している。
https://hidekia.github.io/
2006年 京都大学 情報学研究科 修士課程修了。
研究員として、機械学習、データマイニング技術の基礎研究と事業応用に従事。現在は北米PRDCA/AI Laboratoryにて最先端のAI技術獲得・研究に取り組んでいる。
特に、統計モデルを用いたデータ分析を専門としており、研究成果がNeurIPS, IJCAI, SDMなどの国際会議へ採択されている。
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/018/
https://dblp.org/pers/hd/o/Ohama:Iku
2012年 京都大学 工学研究科 航空宇宙工学専攻 修士修了。2011年度 日本機械学会三浦賞。
工場やIoT製品のデータ分析・活用業務に従事。機械学習の事業応用から基礎研究まで幅広く担当する。
Kaggleでのデータ分析コンペティションにも精力的に取り組み、Kaggle Grandmasterの称号を持つ。
https://tech-ai.panasonic.com/jp/researcher_introduction/044/
当サイトからエントリー
書類審査
面接
※オンライン面談のケースあり
合否連絡
各テーマに記載した必要な前提知識に加えて、以下の要件を満たすこと
・機械学習や人工知能、また、その基礎となる線形代数、微積分、確率統計等の基礎数学に関して基本的な知識を有している。
・実験計画の立案、および、遂行能力を有している。
・Linux上の開発環境でC言語もしくはPythonを用いてプログラム開発を行うことが出来る。
・インターン期間中、もしくは期間後にインターンの成果を国際会議において発表することに関して、前向きな意思を持っている。 （インターン成果の対外発表可否を事前にご所属の研究室・機関にご確認のうえ、ご応募下さい）
・英語を用いて研究活動に関わる意思疎通をはかることが出来る。
・プログラムの特性上、博士後期課程・ポスドクの方のご応募を推奨します。
・日本国内での就労が可能な在留資格を有する方（学生ビザの方は「資格外活動許可」が必要です）
「エントリーシート」(Excel)をダウンロードのうえ、必要事項をご記入いただき、Panasonic AIインターンシップ事務局までメールにてご応募ください。あわせて、主たる論文（国内会議、卒業論文等でも可）を最大3篇、URLないしPDFをエントリーシートと一緒にご送付ください。なお受信可能なファイルサイズ上限は5MBとなっております。超過しそうな場合はお手数ですが別途ご相談ください。
エントリーシートのダウンロードは
こちらから。
