NEWSデータサイエンスcafé

2019/07/04

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囲碁AIの研究開発から見た未来

7月4日（木）のデータサイエンスcaféは、福原智氏（株式会社トリプルアイズ代表取締役） に囲碁AIをテーマに、発表していただきました。   AIによる画像認識として囲碁の盤面評価が顔認証などの画像からデータを生み出す技術開発につながることを熱く語っていただきました。ハングアウトでの視聴者を含め17名もの人が集り、プレゼン後の意見交換でも、画像認識技術に関する突っ込んだ質問が出ていました。

2019/06/29

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メディカルAI学会の話題など

6月20日（木）のデータサイエンスcaféは、 木村宏人先生（医学部メディカルサイエンス推進研究所） に医療＋データサイエンスをテーマに、発表していただきました。 今話題のゲノム解析による遺伝子治療の話題からリキッドバイオプシーやAI画像診断まで、今話題のメディカルサイエンスの話題を紹介しながら、新しく発足したメディカルAI学会の説明が行われました。

2019/06/29

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自然言語処理で，できること，できないこと

6月6日（木）は、原一夫先生（山形大学理学部） にテキストマイニングの現状と限界というテーマで発表していただきました。 スマートスピーカーや各種翻訳技術で近年のコンピュータの言語認識の能力は、格段に向上しました。このため、コンピュータは言語理解に関してすでに、十分な能力を得たと思われがちですが、例えば、「先祖の墓参り」と「坊主の墓参り」の２つの言葉では、同じ位置にある「先祖」と「坊主」が異なる役割となり、「墓参り」の主体が異なる物になります。こんな違いは、常識的な判断で人間なら簡単に理解出来ますが、コンピュータにはこの違いを区別できません。今回は、テキストマイニングの代表的な手法を紹介しながら、その限界を示しました。

2019/05/31

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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） に天文データのデータ圧縮と観測精度（分解能）を上げる手法に関して、発表していただきました。 データ圧縮では、定常的な情報とイレギュラーな動きを表わす情報を区分することで、突発現象を見逃さないで、記録する方法が紹介されました。また、観測機内に既知のパターンマスクを挟み、焦点からずらした位置でスリットの影響を受けた観測データを用いることで、従来より観測精度が高い映像を獲得することに成功したことが報告されました。  

2019/05/31

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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） に観光+データサイエンスというテーマで発表していただきました。 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）から単語の頻度分析とそれぞれの単語のつながりを一緒に評価することで、より具体的な解釈を与えることが可能になることが紹介されました。

2019/04/22

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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。

2019/04/19

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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。

2019/03/05

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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。

2019/02/19

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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。

2019/02/05

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アンケート調査とデータ解析 「あなたの建てたい住宅は？」

2月5日（火）は、明石 繁様（アイジー工業株式会社） に商品開発に向けたアンケート調査のデータ解析ついて発表いただきました。 アンケート調査とデータ解析 「あなたの建てたい住宅は？」 アイジー工業は、住宅をはじめとした建物の外装材の研究開発、製造、販売 を行っている会社です。商品の方向性検討にあたり、アンケート調査を実施しました。今回はアンケート調査に至った経緯、実施内容、数量化3類を適用 したデータ解析結果についてお話しました。