AI-ロボット駆動科学の研究に従事するリサーチャー/インターンの募集

オムロン サイニックエックスでは、人間の研究者を助けて科学研究を加速するAIやロボットの研究プロジェクトを複数実施しております。

• JST未来社会創造事業「共通基盤」領域 本格研究課題「マテリアル探索空間拡張プラットフォームの構築」に参画（2021年4月～最長で2026年3月）
• JSTムーンショット型研究開発事業（目標3）「人と融和して知の創造・越境をするAIロボット」を主導

マテリアル探索空間拡張プラットフォームの構築

JST未来社会では、無機材料におけるマテリアルズインフォマティクスに対するより挑戦的な機械学習やパターン認識の応用を目指して複数の研究を遂行中です。現在以下のような研究成果を挙げております。

• Yutaka Maruyama, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku, and Ayori Mitsutake. Analysis of Protein Folding Simulation with Moving Root Mean Square Deviation. Journal of Chemical Information and Modeling, Vol.63, No.5, pp.1529–1541, 2023.
• Yuta Suzuki, Tatsunori Taniai, Kotaro Saito, Yoshitaka Ushiku, and Kanta Ono. Self-supervised learning of materials concepts from crystal structures via deep neural networks. Machine Learning: Science and Technology, Vol.3, No.4, pp.045034, 2022.
• Yusaku Nakajima, Masashi Hamaya, Yuta Suzuki, Takafumi Hawai, Felix von Drigalski, Kazutoshi Tanaka, Yoshitaka Ushiku, and Kanta Ono. Robotic Powder Grinding with a Soft Jig for Laboratory Automation in Material Science. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp.2320–2326, 2022.
• Naoya Chiba, Yuta Suzuki, Tatsunori Taniai, Ryo Igarashi, Yoshitaka Ushiku, Kotaro Saito, and Kanta Ono. Neural Structure Fields with Application to Crystal Structure Autoencoders. NeurIPS Workshop AI for Accelerated Materials Design, 2022.
• Yoshitomo Matsubara, Naoya Chiba, Ryo Igarashi, and Yoshitaka Ushiku. SRSD: Rethinking Datasets of Symbolic Regression for Scientific Discovery. NeurIPS Workshop AI for Science: Progress and Promises, 2022.

人と融和して知の創造・越境をするAIロボット

昨年度の冬から開始されたばかりのプロジェクトで、まだ公開可能な研究成果は無いですが、2050年には研究者とAIが融和し、ノーベル賞級の研究成果を生み出す世界を目指します。2030年までに、研究者の思考を論文から理解するAIを構築した後、人と対話しながら主張→実験→解析→記述のループを回して研究できるAIロボットを実現します。

リサーチャー/インターンの募集

こうしたプロジェクトに参画したい方を広く募集しております。まず、リサーチャーの募集要項です。

1. Project Researcher 10名程度
2. 職務内容：AI-ロボット駆動科学における機械学習やパターン認識の研究に従事いただきます。
3. 採用日：2023年4月1日以降のなるべく早い時期。（応相談）
4. 任期：各プロジェクト終了まで、単年度契約。
5. 給与：研究実績に基づき決定（年俸600～1000万円を予定）。なお、クロスアポイント応相談で、事例もあります。
6. 勤務地：オムロン サイニックエックス株式会社。オフィス（東京都文京区本郷）出社やリモート勤務など随時決定。希望に応じて自宅等遠隔地からのフルリモート勤務が可能。
7. 応募方法：CVと研究計画（両方とも様式自由）を下記応募先までお送りください。
8. 応募・照会先：牛久祥孝（yoshitaka.ushiku@sinicx.com）

※候補者の審査は、書類の到着後速やかに始めます。
※適任者の採用が決まり次第、募集は締め切ります。

次にインターンの募集要項についてはこちらのリンクをご覧ください：

インターンの募集（通年）

こちらの「AI for Science」が関連するプロジェクト（の1つ）になっておりますので、こちらを選択の上ご応募下さい。

実験科学の各分野に取り組んできて機械学習やパターン認識に興味のある方も、機械学習やパターン認識に取り組んできてその応用分野として実験科学に興味のある方も、ぜひお気軽にご応募下さい。