近所の公園でラーメンフェスタを開催していたので、ちょっと覗いてきた。

静岡のラーメン屋さん。行列が少ないところにしてみた。

長野のラーメン屋さんで醤油ラーメン。子供が食べてた。

仙台のラーメン屋さん。牛タン塩ラーメン

ついでに神社でもライブがあったので、寄ってきた。

先週作った筍ごはん。

それから、なまり節の賞味期限が切れそうだったので厚揚げと筍と一緒に炊いた。

先週行ってきた

桜

よい

帰りは三島二日町まで降りてきて隣の田町駅の向かいにあるやんぐでラーメンを食べました。

今年も会社のみなさんと一緒に富士錦の蔵開きに行ってきました。

色々お話できて濃厚な時間を過ごしました。

帰りに富士宮をブラブラして、ヨコゼキ寄ったり、さの萬寄ったりできて良かった。

O2研に用があったので帰りに新橋の鶴松でやきとんしてきました。

下田さん家の豚は山田さんが育てているそうです。山田さんの育てた豚はすこぶる美味しかった。

かしらとホルモン

色々食べだけど美味しかった。今度は馬力にも行きたい

システムバイオロジー関連のセミナーに参加したので帰りは神田の大松に寄ってイワシってきました。

ウドとポテサラ

ワンタン揚げと〆イワシ

なめろうとレモンハイ

美味かった。

One of the founders of Mishima.syk passed away.

We can fly But We want his wings We can shine even in the darkness But We crave the light that he brings Revel in the songs that he sings My angel XXX

今年を振り返ると書いたエントリ数は100弱だった。昔は1エントリ/day以上は書いていたので最近はブログに対する意欲は薄れているが、後から振り返るためにもう少し書くようにしたい。

仕事関連

今の会社に入って２年ちょいだけど、今年は成果が沢山でてよかったと思う。チームで社外発表を全部で10以上できたし、来年講演に呼ばれているの確定なの4,5はあるしね。来年も社外発表を通して議論、フィードバックをもらいながら成長していきたい。

または overwhelming growth ってやつ?w

一方で去年の振り返りに埋め込んだTEDの動画にあるように、去年はタイミングが良かったというのもあると思うんですよね。「半歩先の仕事の発表だったからウケた」みたいな。サービスとしてはありなんだろうけど、サイエンスとしてはどうなのかなーと思わなくもない。マジョリティが理解できる程度にしか先に進んでないってことだから、すぐに追いつかれる強みにしかならんのかなーとも思うので、そのあたりも考えていかねばいけませんね。と、そういうことを考えられるようになったのも進捗した結果なのでそれはそれで嬉しいことですが。

来年は 「単純なAI based XX」っていうネタも落ち着いて、ドメイン知識が必要ななにか新しいことをプラスしないと評価されなくなってくるっていうようになるんじゃないかなぁーって思います。特にケミストリーはAIっていう焼畑農業である程度焼き尽くしちゃった感があるしね。そのあたり、少し進めていければいいなと思っています。

あと来年はちょっとBioinformaticsのお手伝いもしないといけないのでそっちもきちんと成果を出せるようにしたいけど。まずは環境を整えないといけないなって感じですね。あとバイオインフォの情報も追いかけないといけないので大変になりそう。

ビジョナリー・カンパニー２　飛躍の法則
ジム コリンズ
日経BP社 / ?円 ( 2014-08-29 )

あと英語力をもっとあげていきたい。僕もエントリ英語にしようかな。

仕事以外のこと

手術というものを初めて経験した、盲腸だけど。それからPokemon GoのトレーナーレベルがMax(40)に到達したら、あまり運動をしなくなってしまった。良くないのでなにかしないとなーと思っている。

良い科学は差を生むので我々は良い科学を行わなければならないわけです。

ここに、N先生のありがたいお言葉をあげておきますが、

一般的な構造式は原子間の化学結合や相互作用については教えてくれないー＞量子力学によってしか記述できない

— kzfm (@fmkz___) 2018年11月17日

つまり、「化合物のグラフ表現ではきちんと化合物を記述することができない」ということを意味しているわけです（自明だけどね）。

なので、機械学習を利用してQM9の値を予測するってのはとても違和感がある。ただ、マテリアルインフォ系の方々と話していると「ab initioだと計算時間がかかるからコンベンショナルな計算方法があると嬉しい」っていう理由でこういう方法が望まれているようなので、そういう目的ではありかな？と思う。(適用範囲(aplicability domain)の問題とかもある半経験的な手法とどっちが良いんかな？と思わないでもないが)

でも、創薬系の活性予測とか物性予測という場面においては、量子化学計算の結果から出てくる値(energyとか双極子モーメント)とかを現状のグラフ由来のデータをつかって深層学習にかけると、なんか特徴量でてくるかもみたいな神頼みみたいな仕事はどうかと思う。そもそも潜在的に記述できてないデータをinputに突っ込んで記述できるようになったら錬金術じゃないのか？

むしろ、量子化学計算の結果として出てきたパラメータを機械学習のinputとして利用するように色々工夫したほうが良いのではないかと考えている。リガンドとタンパク質の相互作用が化学反応の一種であるならば非占有軌道を考慮できないと正確な予測はできないと思うしね。

基礎量子化学―軌道概念で化学を考える
友田 修司
東京大学出版会 / 4536円 ( 2007-02-01 )

昨日は朝から気が滅入ってなんだかなーと思いつつ仕事をしていたのだが、久しぶりのコーヒータイムでいつもは顔を合わせない面子が集まって雑談を楽しんだので色々と刺激を受けた。 帰りの電車は論文読んだりする気分じゃなかったのでちょっと色々と考え事をしていたのでまとめておく。

自己評価はシニフィアンみたいなもので、他人からの評価がシニフィエなのだろう。

言葉とは何か (ちくま学芸文庫)
丸山 圭三郎
筑摩書房 / 972円 ( 2008-04-09 )

word2vecに見られるように、wordそのものに着目するよりもその周辺の単語によって、単語の意味が明確になる、つまり、単語そのものにはあまり意味がないように、自己評価そのものにはあまり意味がないように思う。きっと周りからの評価が自己の評価を形成するのだろう。

• word2vecによる自然言語処理

そういう風に考えると「誰をバスに乗せるか」とか「なにをするかより誰とやるか」という言葉はまた違った風に解釈できますね。

ビジョナリー・カンパニー 2 - 飛躍の法則
ジム・コリンズ
日経BP社 / 2376円 ( 2001-12-18 )