# Stanford University アメリカ・カリフォルニア州パロアルトに本部を置く私立研究大学。機械学習・AI・統計の研究で世界的に著名。 ## wiki での関連 - 航空プロペラ研究(1916-1926年): 機械工学教授 [[William Frederick Durand]] と [[Everett Parker Lesley]] が [[NACA]] の支援を受け、パラメータ変化法(model propeller の風洞試験)によって航空機用プロペラの体系的な性能データを確立した。Durand は船舶用プロペラ研究(Cornell)の方法論を Stanford の航空研究へ転用し、この分野横断的な知識移転はのちの NACA の経験主義的研究様式にも影響したと見られる。(Source: [[@1990__JohnsHopkins__What Engineers Know and How They Know It - Chapter 5 Data for Design - The Air-Propeller Tests of W. F. Durand and E. P. Lesley, 1916-1926]]) - 時系列推論研究: [[Winnie Chow]] の所属(Apple インターン時に [[@2024__arXiv__Towards Time-Series Reasoning with LLMs]] を共著) - 根本原因分析研究: [[Myunghwan Kim]] の所属（[[LinkedIn]] インターン時に [[@2013__SIGMETRICS__Root Cause Detection in a Service-Oriented Architecture]] を執筆） - コンピュータビジョン教育: [[Fei-Fei Li]]・[[Andrej Karpathy]]・[[Justin Johnson]]らが、画像分類から[[畳み込みニューラルネットワーク]]の設計・可視化・転移学習までを扱う CS231n 講義ノートを整備した。(Source: [[@2026__30papers__CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition]]) - LLM エージェントによる AI アクセラレータカーネル最適化研究: [[Genghan Zhang]]・[[Anjiang Wei]]・[[Kunle Olukotun]](Stanford Pervasive Parallelism Lab)が [[Amazon Web Services]] と共同で AccelOpt を開発し、AWS Trainium カーネル最適化に自己改善型エージェントメモリとビームサーチを適用した。CS149(並列コンピューティング講義)でも教育目的に活用された。(Source: [[@2026__MLSys2026__AccelOpt - A Self-Improving LLM Agentic System for AI Accelerator Kernel Optimization]]) - ログ監視・自動通知研究(1993年): [[Stephen E. Hansen]]・[[E. Todd Atkins]](Electrical Engineering Computer Facility)が、syslog による中央ログ集約とパターンマッチ通知ツール swatch を開発し、大規模サーバ群の運用経験を報告した。(Source: [[@1993__LISA__Automated System Monitoring and Notification With Swatch]]) - ネットワーク性能障害検知研究(1998年): [[Amy Ward]]・[[Peter Glynn]](Engineering Economic Systems / Operations Research Department)が、[[Digital Equipment Corporation]] Western Research Labsの[[Kathy Richardson]]と共同で、DEC社内プロキシサーバの実運用計測データにZスコア標準化と窓ベース早期警告アルゴリズムを適用したネットワーク性能障害検知フレームワークを提案した。(Source: [[@1998__PER__Internet Service Performance Failure Detection]]) ## 関連 - ソース: [[@2024__arXiv__Towards Time-Series Reasoning with LLMs]] / [[@1998__PER__Internet Service Performance Failure Detection]] / [[@1998__TechReport__The PageRank Citation Ranking - Bringing Order to the Web]] - ソース: [[@2013__SIGMETRICS__Root Cause Detection in a Service-Oriented Architecture]] - ソース: [[@2002__DSN__Pinpoint - Problem Determination in Large, Dynamic Internet Services]](Kıcıman, Fratkin, Fox の所属) - ソース: [[@2026__30papers__CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition]] - 問題判定研究: [[Emre Kıcıman]]・[[Armando Fox]] が [[Pinpoint]] フレームワーク(DSN 2002)を共著 - 所属者: [[Winnie Chow]], [[Myunghwan Kim]], [[Emre Kıcıman]], [[Armando Fox]], [[Swapnil Gandhi]], [[Christos Kozyrakis]], [[Sergey Brin]], [[Lawrence Page]] - 耐障害訓練研究: [[Swapnil Gandhi]]・[[Christos Kozyrakis]] らが [[ReCycle]] フレームワーク(SOSP 2024)を開発 - 耐障害サービング研究: [[Zhiqiang Xie]]・[[Swapnil Gandhi]]・[[Christos Kozyrakis]] が [[Shanghai Jiao Tong University]] の [[Ziyi Xu]] と共に FailSafe(耐障害テンソル並列 LLM サービング、arXiv 2025・MLSys 2026 Oral)を開発 - 検索エンジン研究の源流: [[Sergey Brin]]・[[Lawrence Page]] が Computer Science Department 在籍中(Ph.D. candidate)に大規模 Web 検索エンジン Google のプロトタイプと [[PageRank]] を開発し、[[@1998__Computer Networks__The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine]] として発表した。研究は Stanford Integrated Digital Library Project(NSF Cooperative Agreement IRI-9411306、DARPA・NASA 資金)の一環。 ## 出典 - [[@1990__JohnsHopkins__What Engineers Know and How They Know It - Chapter 5 Data for Design - The Air-Propeller Tests of W. F. Durand and E. P. Lesley, 1916-1926]] - [[@2024__arXiv__Towards Time-Series Reasoning with LLMs]] - [[@2013__SIGMETRICS__Root Cause Detection in a Service-Oriented Architecture]] - [[@2024__SOSP__ReCycle - Resilient Training of Large DNNs using Pipeline Adaptation]] - [[@1998__Computer Networks__The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine]] - [[@2025__arXiv__FailSafe - High-performance Resilient Serving]] - [[@2026__30papers__CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition]] - [[@2026__MLSys2026__AccelOpt - A Self-Improving LLM Agentic System for AI Accelerator Kernel Optimization]] - [[@1998__TechReport__The PageRank Citation Ranking - Bringing Order to the Web]](PageRank 発祥のテクニカルレポート(Stanford InfoLab / WebBase プロジェクト))