NEWSお知らせ

2019/05/13

• お知らせ

データ科学的手法を用いた天文データ処理法

5月23日（木）は、 森井幹雄先生（統計数理研究所 統計的機械学習研究センター） に発表していただきます。 タイトル：データ科学的手法を用いた天文データ処理法 概要：データ科学的手法を用いた天文データ処理事例を２つ紹介する。 広視野可視光望遠鏡Tomo-e Gozenは、広視野を２ヘルツの高頻度で観測することにより、数秒の時間スケールで変動する突発天体を観測する装置である。一晩の観測で３０テラバイトもの動画データが生成されるため、データ圧縮が必要である。低ランク行列分解を用いることにより、科学的に重要な突発現象を保持しつつ約１０分の１にデータを圧縮することに成功した(Morii et al. 2017, ApJ, 835,1)。 宇宙科学研究所の前田氏は、数分角の角度分解能しかない望遠鏡であっても、秒角の角度分解能を達成するAngular resolution boosterを提案した。これを実現するには、イメージ再構成のために最適化の計算が必要になる。スパース推定の方法を応用したイメージ再構成アルゴリズムを導出し、シミュレーションを行ってこの望遠鏡が実現可能であることを示した(Morii, Ikeda & Maeda 2019, PASJ, 71, 24)。

2019/04/22

• イベント
• データサイエンスcafé

柔軟な分子の構造予測–機械学習による時短–

4月18日（木）は、 崎山博史先生（山形大学理学部） に分子構造＋機械学習というテーマで発表していただきました。 変形可能な柔軟な分子の構造を予測することは、科学において重要な問題です。この問題には機械学習なしで取り組むことができますが、今回機械学習を用いることで、大幅な時間短縮ができることが分かりました。今回の予測では、構造の候補を機械学習によって1/5に絞り込み、探索範囲を狭めることで、計算時間を1/8に短縮できました。今後学習済みモデルの汎用性を高めることで更なる展開が期待できます。

2019/04/22

• お知らせ

山形県インバウンド観光の動向について

5月9日（木）は、 下平裕之先生（人文社会科学部） に発表していただきます。 タイトル：山形県インバウンド観光の動向について —口コミ情報の分析からー– 概要：山形県を訪れた外国人観光客の動向について、観光客の旅行サイトへの書き込み （口コミ情報）の分析から考えます。 近年アンケートの自由記述や新聞記事などの文章（テキストデータ）を分析するソフトウェアの発達により、膨大な文章の中からさまざまな情報を入手・分析することが可能となっています。 そこで今回は山形県の観光に関するテキストデータを分析して、そこから観光客が山形の主要観光地にどのような印象を持っているのか、そこから観光客増加のためのヒントを得られるかどうかを検討したいと思います。

2019/04/19

• イベント
• データサイエンスcafé

自分のお仕事とデータサイエンス

3月19日（火）は、 郡司修一先生（山形大学理学部） に宇宙＋大学予算というテーマで発表していただきました。 高エネルギー宇宙物理学に関して、「光子に質量があるのか？」という課題からスタートし、 研究費獲得もからめたお話しを通して、大学教員の研究、教育、大学運営、地域貢献の話題を展開し、最後はランチパスポートの話題まで広がりました。

2019/04/16

• お知らせ

café始めました。

毎月2回のデータサイエンスcaféにちなみ、データサイエンス多目的ホールにて、caféが飲めるようにしました。（1杯50円以上：お釣りは出ません。）データサイエンスcafé以外の時間でもご利用頂けます。お気軽にお出でください。

2019/04/11

• お知らせ

柔軟な分子の構造予測–機械学習による時短–

4月18日（木）は、 崎山博史先生（山形大学理学部） に発表していただきます。 タイトル：柔軟な分子の構造予測–機械学習による時短– 概要：分子にも、変形しない剛直な分子と変形可能な柔軟な分子があります。柔軟な分子の変形は、人間で言えばいろいろな姿勢をとり得ることに似ています。物質の性質には分子の形が深くかかわっているため、柔軟な分子の形を正しく予測することは大切です。 柔軟な分子の構造予測は機械学習なしでおこなうことができますが、機械学習を用いることで、これまで二か月かかっていた問題を十日で解くことができ、時間短縮に役立つことが分かりました。 今回のデータサイエンスcaféでは、柔軟な分子の構造予測という問題に対して、機械学習をどのように用いたかということを中心にお話しさせていただきます。

2019/03/05

• データサイエンスcafé

理学部の 星君・大谷君 に発表していただきました

Fintech Data Championshipの紹介と出場してみての感想 山形大学理学部理学科2年生　大谷一輝君 株式会社POL主催のFintech Data Challenge に参加してきました。このコンテストの紹介と参加の感想について説明します。 1月9日に、AidemyというAI学習サイトからメールが来ました。内容は「機械学習を用いて株価を予測する」というコンテストでした。オリエンテーションが日本経済新聞本社で行われ、地方の学生には交通費と宿泊費が出るので迷わず参加しました。オリエンテーションでは協賛企業である三菱UFJなどの大企業のFintech担当の方々がプレゼンをしておりました。後半は協賛企業の社員と軽いディスカッションをして終わりました。参加者は100名程度で修士・博士がほとんどを占めていた感じがしました。参加証はAmazonギフト券500円分、Aidemy2か月間無料開放でした。これだけでも、満足。 大会のルールは、1000万円を仮資金として10銘柄まで株を買い、三週間後に売却した時の利益で競うものと、それを行う際にどのような案を出したのかを小論文形式で提出するものでした。この時点での自分のPythonのスキルは中程度で、金融の知識は皆無でしたので、最終的にはいい結果を出すことができませんでした。一番利益を出した方の額は3900億円で参加者全員が驚いたと思います。３月末の閉会式で優勝者プレゼンテーションがあるのでその際にどのような集団を使ったのか聞いてみたいと思います。 これからもデータサイエンスのコンテストに積極的に参加していきたいと思います。   Google Home mini をいじってみた！ 山形大学理学部理学科2年生　星智也君 昨今、テレビでもスマートホームを取り上げられるようになり「一家に一台スマートスピーカー」といわれるのも時間の問題かもしれません。そこで、今回は、そのスマートスピーカーのひとつであるGoogle Home miniを使ってできること、PythonやIFTTTを使って新たにできるようになることについて取り上げました。具体的な事例として、 「Google Home で後出しじゃんけん」 Pythonを使ってGoogle Homeを喋らせたり、Actions on googleやDialogflowを使ってコードを打たずに簡単にGoogle Homeで後出しじゃんけんをするようなテストアプリを作成したのでその紹介をしました。

2019/02/28

• お知らせ

自分のお仕事とデータサイエンス

3月19日（火）は、 郡司修一先生（山形大学理学部） に発表していただきます。 【3月から17時30分スタート】 タイトル：自分のお仕事とデータサイエンス 概要：大学教員の仕事は主に研究、教育、大学運営、地域貢献の4つです。 その4つの仕事を行う上でデータサイエンスは非常に役立つ「道具」だと僕は思っています。本セミナーでは自分が行っている研究にデータサイエンスや機械学習がどのように役立ちそうかをまずはお話ししたいと思います。 また教育、大学運営、地域貢献にどのように役立てることができそうかを僕の妄想を交えながら皆さんと考えたいと思います。ちなみに偉そうにセミナーと言っていますが、僕はデータサイエンスや機械学習の全くの素人ですので、難しいことは全然分かりません。セミナーを行うと同時に皆さんから多くの知識を得たいと思っているのでよろしくお願いします。

2019/02/20

• お知らせ

Fintech Data Championshipの紹介と出場してみての感想 / Google Home mini をいじってみた！

3月5日（火）は、 山形大学理学部理学科2年生星智也君と大谷一輝君 に発表していただきます。 【3月から17時30分スタート】 ・Fintech Data Championshipの紹介と出場してみての感想 大谷一輝君 株式会社POL主催のFintech Data Championshipに参加しました。Pythonを用いて株価を予測するコンテストでした。主に参加の経緯や会場の雰囲気、感想などを話します。専門的なことはあまり語りませんのでお気軽にお越しください。概要投稿時ではまだ準備していませんが、余裕があればPythonで株価の予測をしてみます。   ・Google Home mini をいじってみた！ 星智也君 昨今、テレビでもスマートホームを取り上げられるようになり「一家に一台スマートスピーカー」といわれるのも時間の問題かもしれません。そこで、今回は、そのスマートスピーカーのひとつであるGoogle Home miniを使ってできること、PythonやIFTTTを使って新たにできるようになることについて取り上げていこうと思います。特に、PythonやIFTTTを使って新たにできるようになることについては「スマートスピーカーで老化防止」をテーマに、具体的アイデアについて紹介をしたいと思います。   ハングアウトリンク ：次回のデータサイエンスCaféにハングアウトで参加するときは、こちらのリンクをお使いください。(開催時間の1時間前からアクセスできます） （ https://hangouts.google.com/hangouts/_/st.yamagata-u.ac.jp/datasciencecafe ）

2019/02/19

• データサイエンスcafé

機械学習によるＸ線偏光計の性能向上事例の紹介

2月19日（火）は、 理化学研究所 仁科加速器科学研究センター北口貴雄先生に発表していただきました。 機械学習によるＸ線偏光計の性能向上事例の紹介 Ｘ線を用いた天体観測は、始まって 50 年以上経ちますが、Ｘ線偏光はまだ１天体からしか検出できていません。私たちはこの状況を打破すべく、高感度なＸ線偏光計を開発し、実際に NASA 主導のもと米伊日国際共同で開発している IXPE 衛星に偏光計を載せて、2021 年に打ち上げて宇宙空間から天体観測を行います。偏光情報は、Ｘ線が原子周辺の電子に当たって弾き飛ばし、出てきた電子の射出方向から求めます。偏光を引き出す電子飛跡の画像処理（赤い点の集まり）に、機械学習の一種である畳み込みニューラルネットワークを応用したところ、より精確に射出方向が決まり、従来の方法より偏光感度が最大で 1.2 倍、観測効率が 1.4 倍に向上することがわかりました。