ニューラルネットワークの自己組織化のコンピュータシミュレーション
「スパイクタイミング依存シナプス可塑性による脳内情報伝達経路の自己組織的構成」 当時 NeuroNAL Network と呼んでいた、 2元2次常微分連立方程式で表現されたニューロンモデルを複数並列に結合し、その数値シミュレーションによって、ランダムなネットワークが自己組織化されうることを示しました。
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株式会社アクセルスペース / 執行役員 / Co-CTO(情報技術担当)
人事を尽くし、仮に失敗しても、胸を張って「ここまでやった。やれることは十二分にやってあった(けど失敗した)」と、言える仕組みを作って、祈りながら自律システムが動くのを観察する。
宇宙で活動するためのインフラにかかわり、人間の宇宙進出に欠片ほどでも貢献したいです。人間は早く日常の活動の場を宇宙にまで広げるとよいと思っています。
衛星の開発・製造に必要な資材の調達、国プロの様式面でのサポート、AWS 等のクラウドインフラの提供など、自社の、サービスの共通の基盤を提供します。
元情報システム本部でした。社内の業務を継続的に変化させられる、DX のための基盤を提供することを目指しています。
ソフトウェア開発全般と、衛星運用について、エンジニアリング本部全体を支援するようなロールです。また、今後の会社および事業のありようの指針となる、技術・サービスロードマップの策定も重要な仕事です。
DXI (Digital Transformation Infrastructure) Unit を発展させて DGG (Digital Governance Group) になりました。情シスみたいなものなのですが、高い優先度を DX に置いています。デジタル技術 (IT) が会社の各所でちゃんと使われて、会社のあらゆる部署において IT による業務変革が進んでいくのを支援するということで、 ディジタルバナンスグループ、としてい
GRUS 用に開発した人工衛星の自動運用を高度化し、将来的にはサービスとして提供することを考え、「衛星サービス自動化グループ / SSAG: Satellite Service Automation Group」を創設しました。 初期運用中は一つのチームでやっていましたが、定常運用開始時に機能別に分かれたチームにしました
実務上の、DXI チームのリーダーとしての役割に変わりはなかったのですが、社内の都合で肩書が平エンジニアになりました。
アクセルスペースでは、情報システムを総務部の情報システム担当一名が、CTO と二人で運用していて、手が回っていなさそうでした。CTO が 「DX を進めたい」と、おっしゃっていたのもあり、「DX のインフラを作る」という趣旨の DXI という組織を作ることを提言して、一応リーダーとして情シスの業務にかかわることにしました。ただ、 OSP と兼務でしたので、どちら
OPS Unit は衛星の運用システム開発、および衛星の運用そのものを担当するチームです。前リーダーがチームを抜けることになり、リーダーを引き継ぐことになりました。在籍メンバーで一番マネジメントに慣れてそうだったからではないかと思います。リーダー就任後も、職務内容は大きく変わらず、GRUS 衛星を運用するソフトウェアを開発していました。この時期から衛星
人工衛星の運用を行うためのソフトウェアを開発しました。2022 年 6 月に 5 機で定常運用を開始した、GRUS コンステレーションの運用ソフトウェアを、アクセルスペースがこれまで開発した運用ソフトウェアを参考にしながらも、Docker + AWS (ESC, RDS) をインフラとして使いスクラッチからの開発をはじめました。アンテナが設置されている地上局との VPN 接続の確立などにも、ネットワーク屋として関わりました。
Web 会議システム開発・ SaaS 提供の技術マネージャーをしていました。PM + ラインマネージャー+技術責任者+開発者。既存のシステムの一部を AWS 上に移行し、API を用いたサービス提供を行いました。PdM 的な役割も持つようになりました。
Web 会議システム開発・ SaaS 提供の技術マネージャーをしていました。PM + ラインマネージャー+技術責任者+開発者。
Web 会議システムの開発およびその SaaS 運用に、IP 通信をコアの技術として関わってきました。 多地点間での協調動作が必要な、準リアルタイムの、ある種の分散システムであること、通信、コンテンツシェアリング、音声処理、画像・動画処理、暗号化、セキュリティ、Web システムなど多様な技
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「スパイクタイミング依存シナプス可塑性による脳内情報伝達経路の自己組織的構成」 当時 NeuroNAL Network と呼んでいた、 2元2次常微分連立方程式で表現されたニューロンモデルを複数並列に結合し、その数値シミュレーションによって、ランダムなネットワークが自己組織化されうることを示しました。