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この記事は、Quilterの物理法則に基づくレイアウト自動化を使い、NXP i.MX 8M Mini搭載コンピューターを再現した過程を詳しく紹介するシリーズの一部です。
Stelios Stavroulakis氏：やってはいけないことを学び、その先を築く
QuilterのHumans in the Loopシリーズには、時を貫く一本の直線をたどるように感じられる対話があります。それは道のりが平坦だったからではなく、最初から意図されたものだったからです。Stelios Stavroulakis氏は、現在の仕事が数十年前に目指したものと驚くほど重なる、数少ない人物の一人です。彼は偶然エンジニアリングの道に入ったわけでも、流行や都合で人工知能へ流れ着いたわけでもありません。システムが時間とともにどう振る舞うかを全体的に捉える視点を持ちながら、意図的かつ厳密にその道を追求してきました。
Stelios氏はカリフォルニア大学アーバイン校でコンピュータサイエンスの博士号を取得し、強化学習とマルチエージェント協調を研究しました。それ以前は、ギリシャ随一の工科大学であるアテネ国立工科大学で電気工学とコンピュータサイエンスを学びました。Quilterでは、この2つの専門分野を結びつけ、現代のハードウェア設計における最も難しい問題の一つに取り組んでいます。それは、物理システムの容赦ない制約を守りながら、膨大な組み合わせ空間をいかに探索するかという問題です。
経歴だけでは、Stelios氏がなぜこれほどQuilterにぴったり合うのかは説明できません。より重要なのは、彼の考え方、学び方、そして複雑さを避けるべきものではなく探求すべきものとして捉える姿勢です。
原点：必然だったエンジニアへの道
Stelios氏にとって、エンジニアリングは好奇心と周囲の環境によって形づくられた自然な流れでした。「エンジニアになることは、ずっと前からわかっていました」と彼は言います。「6歳のころの私がカメラに向かって『大きくなったら科学者になりたい』と話している動画があるんです」。幼いころのこの確信は静かな自信となって表れ、ほかに何になれたかを思い悩むことなく、広くではなく深く掘り下げ、全力で打ち込むことを可能にしました。
幼いころ、彼にとって第一の言語は空間的なものであり、幾何学は早くから手で触れて感じる体験でした。小さな直角定規を持ち歩き、ただ楽しいからという理由で交差する線を描いていたことを覚えているそうです。「空間の根底にあるルールが大好きで、それがあらゆるところに見えていました」と彼は振り返ります。「美術の授業でも消失点に夢中になり、収束する線を使って3Dの世界を2Dのキャンバスに写し取っていました」。
同時に、大学教授として制御理論を教える父と、電気工学を学ぶ兄たちのもとで育ったため、システムやフィードバックについての会話は、家庭でいつも聞こえている背景音のようなものでした。システム安定性の正式な数学を知るずっと前から、彼はバランス、トレードオフ、論理の直感的なルールを自然と吸収していたのです。
発見することの純粋な喜びは、その後も彼から離れることはありませんでした。Stelios氏にとってエンジニアリングは単なる職業上の役割ではなく、彼が世界と関わる方法そのものなのです。
エンジニアリングの旅：信号から学習システムへ
アテネ国立工科大学で、Stelios氏は修士号に相当する5年制のディプロマ課程に進み、アナログおよびデジタルエレクトロニクスに触れました。忍耐と精度を要するフォトリソグラフィ工程を使い、昔ながらの方法でPCBを製作しました。物理的な成果物に根ざしたこの実践的な基礎には大きな意味がありました。設計が抽象的なままでいられる時間は長くない、ということを教えてくれたからです。最終的には、電子が動かなければならないのです。
同時に、生涯にわたる音楽への関心が、彼を信号処理へと引き寄せました。しかし、ポリフォニック音楽の採譜のような複雑な問題に対して、標準的な分析手法には限界がありました。スタンフォード大学で開かれた音楽情報検索に関する夏期ワークショップで機械学習に出会い、何かがかみ合いました。信号はもはや分析するだけの対象ではなくなったのです。十分な例があれば、システムが自らパターンを認識できるよう学習することもできます。
しかし、既存のデータから学ぶことはパズルの半分にすぎませんでした。Stelios氏が作りたかったのは、世界を観察するだけでなく、世界の中で行動することで自ら経験を生み出すシステムでした。彼のディプロマ論文では、強化学習をルービックキューブの解法に応用しました。これは、総当たりが通用せず、時間とともに戦略が生まれてくる逐次的意思決定問題に彼が惹かれていたことを示す、初期の兆しでした。
その流れが彼をUC Irvineへと導きました。そこで彼は強化学習の研究に没頭し、博士課程在学中に5つの研究インターンシップを修了しました。それぞれが異なる分野を対象としており、強化学習を応用できる領域を広げるものでした。
Pacific Northwest National Laboratoryでは、産業用電力制御のための強化学習に取り組みました。Zebra Technologies（彼はこの会社を「誰もが使っているのに誰も知らないバーコードを生み出した会社なので、聞いたことがない中で最大の会社」と表現しています）では、マルチエージェント強化学習の複雑さに直面しました。倉庫のスケジューリングを通じて、「収束の保証がすべて吹き飛んでしまう」非定常環境に触れ、成功が、限られたローカルな目的を持つ多数の合理的エージェントの協調にかかっていることを経験しました。
その後、Qualcommでは大規模言語モデルに取り組み、ハルシネーションを減らすための温度制御などの課題に強化学習を応用しました。また、400人を超える応募者の中からReinforcement Learning Open Source Festivalに選ばれ、Microsoftの研究者と協力して言語モデルへのコンテキスト注入の最適化に取り組みました。これらの経験を通じて、一貫したテーマがありました。学習システムは、それが置かれた環境の構造を尊重して初めて機能する、ということです。
なぜQuilterなのか：機会としての制約
長年の学術研究と産業界での実験を経て、Quilterへの参加は必然のように感じられました。「まさに天が結んだ縁のように感じました」とStelios氏は語り、自身の電気工学のバックグラウンドと強化学習の専門知識がまれに見る形で重なったことを挙げます。
Quilterで彼を奮い立たせているのは、その中核となる課題、つまり極めて難しい組み合わせ問題を解くことです。配置と配線はその一つの表れですが、彼にとってこの問題は普遍的なものです。「こうした組み合わせ問題は、どれも本当に難しいのです。明確な解はありません。そして、問題にどうアプローチし、どうモデル化するかが、成功をほぼ決定づけます」。
この視点は、この分野の現実に根ざしています。「最適な基板というものは存在しません」とStelios氏は説明します。「回路図の意図を物理的なハードウェアに落とし込む作業は、むしろトレードオフの交渉に近いものです」。本当の問いは、数多くの実行可能な解の中をどう進み、どのトレードオフが重要かをどう判断するかです。
この哲学は、学習システムがどう改善していくかにも及びます。Quilterでの仕事を振り返り、彼はこう述べます。「何かを学びたいときには、何をすべきかだけでなく、何をしてはいけないかも学ばなければなりません」。制約は障害ではありません。超人的な性能を実現可能にする境界であり、同時に機会でもあるのです。
今後について、Stelios氏は配置と配線を別々の段階として扱うのではなく、「同じゲームの2人のプレイヤー」として統合し、両者をより近づけるという展望に胸を躍らせています。これは派手さではなく一貫性に根ざした志であり、ばらばらのルールを減らし、統合された推論を増やすことを目指すものです。
文化と協働：共に学ぶ
深い技術的関心を持ちながらも、Stelios氏はスタートアップに加わるとは思っていませんでした。Quilterについて彼が最も強く印象を受けたのは、その文化でした。「思いやりの深さに圧倒されました」と彼は言い、信頼と気配りが日々の仕事をどう形づくっているかを強調します。小さなチームでは、協働は個人的なものになります。アイデアは自由に行き交い、誰の声にも耳が傾けられます。「チームと日常的に交わすこうしたアイデアのやり取りから、本当に多くを学んでいます」。
その開かれた姿勢は、彼のより広い世界観を映し出しています。彼は技術的なシステムと日常生活の間に隠れた類似点を見つけることに喜びを感じます。たとえば、コンピュータが使われていないメモリを回収する様子は法制度が時代遅れの規制を整理することに似ている、あるいは駐車場が中途半端な隙間を残しながら埋まっていく様子はハードディスクが時間とともに断片化していく様子に重なる、といった具合です。「一見つながりのない2つのものを対応づけられたとき、脳の中で何かがとても心地よく光るんです」と彼は言います。これは複雑なシステムにおけるイノベーションを駆動するのと同じ衝動、つまり境界を越えたパターン認識です。
作業台の外で：構造、カオス、そして遊び
Quilterの外でも、Stelios氏の関心は仕事上の哲学と響き合っています。彼はビーチサッカーとバレーボールを融合させたブラジル発祥のスポーツ、フットバレーをプレーします。厳格なルールの中で創造性が求められる競技です。サルサダンス、特に即興も大好きです。「完全にカオスだったら、楽しくないでしょう」と彼は言います。「では、完全に構造化されていたら、楽しいでしょうか」。喜びはそのバランスの中にあります。「都市のレイアウトでも、音楽作品でも、ハードウェア設計でも」と彼は振り返ります。「美しさは常にその中間にあります。大切なのは、制約の中で実際にどれだけの自由があるのかを見つけ出すことなのです」。
食べ物とコーヒーは、彼を故郷ギリシャへと結びつけます。彼の理想の食事はシンプルで個人的なもので、ギリシャのスブラキにギリシャ式アイスコーヒーを合わせたものです。その習慣は味と同じくらい大切です。それは安らぎであり、文化であり、思い出でもあるのです。
心に留めておきたい言葉
自らの考えを凝縮する言葉として、Stelios氏はHarry Klopfの言葉を引用します。「ほかの学習パラダイムは最小化に関するものですが、強化学習は最大化に関するものです」。これは単に符号を反転させる以上の意味を持ちます。最小化は既知のものにただ従うだけですが、最大化は、ほかに何があるのかを発見したいという好奇心に突き動かされ、未知のものを積極的に探求します。この絶え間ない探求の姿勢こそが真の新しさを生み出す原動力であり、Quilterのアプローチを見事に言い表しています。
