何か新しい機械学習のテーマはないものか。
これまでの知識の延長、あるいは関連領域の検索であれば、Google ScholarやScopus、Ciniiといった論文検索サイトでキーワードを入力することで事足ります。
一方、全く新しい分野について探したいと思ったとき、そもそもキーワードすら知らないため、見つけ出すのは至難の業です。
ですがこの度、perplexityという、自然言語処理×検索エンジンの仕組みを持つシステムを使って、無事見つけ出すことができました！
その名も”Digital Twin Modeling”。
その名前を持つ論文もすでに2022年に公開されていたのですが、一切把握できていませんでした。
通常の検索エンジンと、自然言語処理の機能を搭載した検索エンジンは、一体何が違うのでしょうか。
一つには、回答量があります。
例えば単純に「Machine Learning（機械学習）」とだけ入力した場合でも、たくさんの回答を返してくれます。
類似度が高い、あるいは有効性が高そうなページを検索するだけの検索エンジンとは異なり、文章でまとめた上で返答を返してくれます。
ちなみに、ソースも一緒に表示してくれるので、とても安心できます。
ただし、どうしても一般的なことばかりになってしまったため、次は「Latest Study」と尋ねてみました。
単語だけを投げかけるという、なんとも雑な質問ではありますが、これまたきちんといろいろなものを示してくれます。
この中で私が聞いたことが無かった”Digital Twin Model”というモデルについて詳しく教えてもらい。
ついでに、新しく知ったこのキーワードを使って論文検索をしたところ、新しい分野にたどり着けた、という状況になっております。
ちなみにこちらの”Digital Twin Model”。
どのようなモデル化といいますと、なにかしらの対象物から収集したデータから作成したデジタルモデルと実際の対象物を連携させるシステムを構築し、
さらに機械学習のアルゴリズムを組み込むことで、複雑な現象をモデル化しよう、という試みであるようです。
対象物に対する深い理解も求められるため、一朝一夕で学べる分野では無いとは思いますが、とても面白そうです。
最近機械学習の分野で進むマルチエージェント学習（複数の人工知能が相互に影響し合うモデル）にも関わりそうです。
新しい情報を一つ知っただけで、今まで持っていた知識も広がりを持つ。
これだから勉強は止められません！
P.S.
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https://48auto.biz/keieijinji/touroku/sp/scenario13.htm
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