Recursiveはこのたび、GSEPプログラムの学生の皆さまに向けて、「AI in Modern Industry」をテーマとした講義を実施しました。
本講義では、AI、機械学習、Large Language Models（LLM）といった基礎的な概念を紹介するとともに、Recursiveが環境・産業分野の課題に対してどのようにAIを活用しているか、実際のプロジェクト事例を交えて共有しました。
参加者は多様な専門分野を学ぶ学生の皆さまで、講義後には環境科学やAIの品質、研究への応用に関する質問など、活発な議論が行われました。
セッションハイライト:
講義の前半では、AI、機械学習、LLMの違いや、それぞれが現代のAI技術の中で果たす役割について解説しました。
続いて、RecursiveのScienceAIにおける取り組みとして、環境・インフラ分野の事例を紹介しました。気象データのダウンスケーリング、地下水位予測、水道管の漏水検知などを通じて、AIと物理モデル、観測データを組み合わせることで、現実世界の複雑な課題に取り組むアプローチを共有しました。
後半では、ニューラルネットワークを基盤とするLLMの仕組みや、LLMを活用したAIエージェント、マルチエージェントシステムについても紹介しました。技術の基本的な考え方から、産業や社会での実装へとつながる流れをお伝えしました。
講義後には、学生・教職員の皆さまと、今後の研究連携やインターンシップの可能性についても意見交換を行いました。Recursiveの実プロジェクトに関心を持つ学生の皆さまと直接対話できた、貴重な機会となりました。
Recursiveのコミットメント
Recursiveは、AIを単なる技術として扱うのではなく、環境、産業、社会における実課題の解決につながる形で実装することを大切にしています。
今回の講義を通じて、次世代を担う学生の皆さまと、AIが科学や産業の課題解決に果たせる役割について考える機会をいただきました。Recursiveは今後も、教育機関や研究者の皆さまとの対話・連携を通じ、より公平で持続可能な社会の実現に向けてAIの社会実装を推進していきます。
Google DeepMindの元シニアリサーチエンジニアによって設立されたRecursiveは、各分野で世界レベルの人材を集め、成果へと繋げています。
