YouTubeで人気が高まり続けるワシントン大学教授、スティーブ・ブラントンの計算をしてみましょう

オンライン授業もあれば、ライトボード、ネオンカラーのマーカー、黒い背景、スティーブ・ジョブズ風の衣装を着た講師によるクールな YouTube スタイルの授業もあります。

スティーブ・ブラントンは後者を行っています。

ワシントン大学で機械工学の教授を務めるブラントン氏は、キャンパス内の小さなスタジオで動画を撮影しています。動画のタイトルには、「ニューラルネットワークアーキテクチャとディープラーニング」「カート上の倒立振子の線形二次レギュレータ（LQR）制御」「劣決定系と圧縮センシング」など、多岐にわたります。彼のYouTubeチャンネルは、9万5000人以上の登録者数と400万回以上の再生回数を獲得しています。

「私の仕事は常に工学と応用数学の両方にまたがっています」と、今週のギークに選ばれたブラントンは言います。「教えること、特にエンジニアに数学を教えることが大好きで、幅広い読者に向けた教育ビデオや教科書の制作に力を入れています。」

ブラントン氏は「Eigensteve」という芸名で活動している。これは線形代数学の用語である固有値と固有ベクトルに由来する。ワシントン大学機械工学部のニュースページのプロフィールで、同氏は自分のチャンネルに対する圧倒的に好意的な反応に驚いていると述べ、その理由として「インターネット上のものは何でも酷評する傾向がある」と述べている。

ワシントン大学によると、ブラントン氏は応用数学の准教授代理として着任した後、授業の録画を開始した。彼ともう一人の教授は、工学部の主要科目の一つであるAMATH301「科学計算入門」を教えており、年間1000人以上の学生が受講していた。

授業の反復性とカリキュラムへの変更がほとんどないことから、彼らは授業を「反転授業」にすることに決めました。これは、典型的な講義と宿題のモデルを逆転させるものです。代わりに、学生は授業前にオンラインで講義資料を視聴し、授業時間は問題解決活動に費やされます。

録画された授業の方がより多くの生徒に届けやすいとブラントン氏はワシントン大学に語り、今では何百本ものビデオが作られ、新しいスタジオと向上した技術力により、チャンネルをスクロールして制作価値が時間とともにどのように向上したかを見るのは簡単だと語った。

「他の教育機関の教員から、毎週数通のメールが届き、授業のセットアップについてアドバイスを求められます」とブラントン氏は語る。「反転授業や非同期授業といった、他のテクノロジーを使った先駆的な取り組みは数多く行われてきました。しかし、ライトボードスタジオは本当に魅力的なフォーマットだと思います。」

YouTubeで応用数学の基礎を分かりやすく解説する動画を観ていない時は、バーテンダーやカクテル（「The Educated Barfly」がお気に入り）や料理（「Babish」）の動画を見るのが好きです。パンデミックによるロックダウンが始まった頃、彼の家族はカクテルのストップモーション動画を自作するきっかけさえ作りました。

ブラントン氏はテキサス州で育ち、カリフォルニア工科大学の新入生オリエンテーションの週末に妻のビング氏と出会いました。ビング氏はワシントン大学で生物学の准教授を務めており、夫婦には2人の子供と1匹の犬がいます。

ブラントンはSF、特に宇宙旅行と未来のテクノロジーに強い関心を抱いていました。そして、彼はさらに、自分自身についてこんな面白いエピソードを披露してくれました。「飲み物用の透明な氷は自分で彫ります。毎日同じ黒いシャツを10枚着ます。プロにヘアカットしてもらったことは一度もありません。10本の指で1000以上数えられます。」

今週の Geek of the Week、Steve Brunton について詳しくはこちらをご覧ください。

何をされていますか？そして、なぜその仕事をされているのですか？私はワシントン大学の教授なので、様々な役割を担っています。でも、結局のところ、私が本当にやりがいを感じている仕事が3つあります。1) エンジニアに数学を教えていること。2) 私の研究室では、機械学習と動的システムのモデリングと制御における古典的な工学的問題を融合させるための基礎研究に取り組んでいます。3) この研究を応用して、流体力学におけるシステムの理解と制御を向上させています。

• 私はエンジニアに数学を教えています。教えることが本当に大好きです。向上心旺盛な若者たちに影響を与えることができるのは、私の仕事の中で間違いなく最も楽しく、やりがいのある部分です。私の人生は、惜しみなく投資してくださった素晴らしい先生方の尽力によって大きく形作られてきました。そして、私は次世代に投資する機会に恵まれていることに感謝しています。多くの時間を（主に夜間と週末に）本の執筆とYouTube動画の制作に費やしており、とてもやりがいを感じています。
• 動的システムと制御のための機械学習の基礎研究：惑星三体問題におけるカオスについて学んで以来、私は動的システムに夢中です。力学と制御は、応用数学の中でも最も有用な2つの分野、すなわち微分方程式と線形代数の集大成です。これらの分野は現在、革命の真っ只中にあり、データ駆動型の最適化と回帰手法（すなわち機械学習）によって可能性が再定義されています。データ駆動型のモデリングと制御に取り組むには、今こそ非常に刺激的な時期です。
• 応用流体研究：人間は流体力学と深い関わりを持っています。私たちは文字通り一生を流体の中で過ごし、呼吸し、流体は私たちの静脈を流れ、ほとんどの工学機器も流体環境で動作します。流体は美しいだけでなく、多くの技術にとって極めて重要です。将来のSF技術の多くは、流体のモデル化と制御の能力の向上を必要とするでしょう。

これらすべてに共通するものは何でしょうか？カオスは、初期条件への敏感な依存性として定義されることがあります。初期の小さな摂動が下流に巨大な影響を及ぼす可能性があるのです。これはフロー制御の基本原則であり、若者の教育の基本原則でもあります。

あなたの分野について人々が知っておくべき最も重要なことは何ですか？古典工学における多くのタスクは、最適化問題として提示できます（低次元モデリング、最適制御、センサー配置など）。乱流、神経科学、気候モデリング、疫学といった現代の関心対象システムでは、これらの最適化は極めて非線形、非凸、高次元です。機械学習と人工知能における新たな手法は、本質的に、これらの高度に非凸な問題に適したデータに基づく、新しい最適化および回帰手法です。そのため、古典的アプローチと現代的アプローチは、まるでお互いのために仕立て上げられているかのようです。

インスピレーションはどこから湧いてくるのですか？味噌汁の渦巻き模様を見て、自分が研究しているものよりも面白いと感じ、大学院で流体力学を学ぶことにしました。

しかし、真剣に言うと、仕事と遊びの境界線を曖昧にするのに役立ってくれるのは、主に私の生徒と協力者たちです。

あなたがこれなしでは生きていけないテクノロジーを一つ挙げるとしたら、それは何でしょう？また、その理由は？ビアレッティのモカコーヒーポット。

あなたの仕事場はどんな感じですか？また、なぜそれがあなたにとって最適なのでしょうか？できるだけ屋外で仕事をするようにしていますが、冬は難しいです。

日々の仕事と生活をうまくやりくりするための、とっておきのヒントやコツを教えてください。（ぜひ助けてください。本当に助かります。）私は可能な限り、歩きながら会議をするようにしています。Zoomミーティングが長時間続く時は、夕食と飲み物の準備をするようにしています。

Mac、Windows、それとも Linux? Mac。

カーク、ピカード、それともジェインウェイ？ USSエンタープライズのジャン・リュック・ピカード艦長（音量大）。

トランスポーター、タイムマシン、それとも透明マント？トランスポーター。旅＋時間。

もし誰かが私にスタートアップを立ち上げるために100万ドルを与えてくれたら、私は…健康データを自動化するスマートトイレを開発します。

私はかつて「マトリックス レボリューションズ」を見るために列に並んだことがあります（本当にがっかりしました）。

あなたのロールモデル：個人的には、間違いなく両親と妻です。仕事面では、人生を通して私にインスピレーションを与えてくれた素晴らしい先生方です。父、ニュートン大学/タムズベリー・メディカル・スクールのジョン・キンタニラ、カリフォルニア工科大学のジェリー・マースデン、ワシントン大学のネイサン・カッツ、そしてテレビで人気の科学者、ジュリアス・サムナー・ミラーやカール・セーガンもそうです。

そして私の犬は精神的な空気清浄機です。

史上最高のゲーム：「Quest for Glory」（EGA）。

これまでで最高のガジェット:二重振り子ハンドスピナー。

最初のコンピュータ: Intel 486 と DOS を搭載した自作 PC

現在の携帯電話: iPhone 11。

お気に入りのアプリ： Duolingo。

好きな活動:発展途上国における女性の起業家精神と一般教育。

2020 年の最も重要なテクノロジー: Zoom。

2022 年の最も重要なテクノロジー:堅牢なサプライ チェーン。

仲間のオタクたちへの最後のアドバイス:好奇心を持ち続けてください!

ウェブサイト: Brunton Lab

ツイッター: @eigensteve

LinkedIn:スティーブ・ブラントン