NEWSお知らせ

2019/07/11

• お知らせ

生物進化の個体ベースモデルと、社会行動のネットワーク解析

7月18日（木）のデータサイエンスcaféは、 廣田忠雄先生（山形大学理学部） に発表していただきます。 タイトル：生物進化の個体ベースモデルと、社会行動のネットワーク解析 概要：世代時間が長い生物の進化は、実験的に再現することが困難です。そこで、生活史を模したモデルを構築し、進化過程をシミュレーションすることで、どの要因が重要なのか推定する方法があります。前半は、モンシロチョウの性特異的分散を事例に、個体ベースモデルについて概説します。また近年、多数の個体が群れをなして生活する社会性昆虫では、個体ごとに異なるバーコードを貼り付け撮影し、動画から各個体の位置や、個体間の相互作用を割り出す調査が盛んに行われています。この手法により、古典的な観察手法以上の多量のデータが得られ、新たな観点で行動を定量できるようになりました。後半は、アリ類で注目された研究例を紹介します。 Google Meet でのご参加は、こちらからお入りください。

2019/07/01

• お知らせ

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） に発表していただきます。 タイトル：囲碁AIの研究開発から見た未来 概要：ITベンチャー企業がなぜ採算度外視で囲碁AIの研究開発を続けてきたのか。それは囲碁AIの進化の先にAIそのものの進化を見てきたから。囲碁AIが導いた第三次AIブームのなか、日本に囲碁AI開発に取り組む企業はない。テクノロジーを高めることは、未来を見やすくしてくれる。若者こそテクノロジーを身につけていくべきだ。 Google Meet でのご参加は、こちらからお入りください。

2019/06/13

• お知らせ

データサイエンス実践講座

こちらは、山形大学の学生＆教職員が対象となりますが、Mathematicaで手軽にデータ解析を行う方法を紹介します。参加を希望される方は、こちらにアクセスしてください。

2019/06/12

• お知らせ

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） に発表していただきます。 タイトル：メディカルAI学会の話題など 概要：第三次AIブームがピークに達した昨年度、医療分野においても「日本メディカルAI学会」が発足しました。 今回のデータサイエンスcaféでは、第一回学術集会のトピックスをご紹介するとともに、この分野のホットな話題や動向について、簡単にご紹介したいと思います。

2019/05/27

• お知らせ

自然言語処理で，できること，できないこと

6月6日（木）のデータサイエンスcaféは、 原一夫先生（山形大学理学部） に発表していただきます。 タイトル：自然言語処理で，できること，できないこと 概要：自然言語処理は、計算機科学（人工知能）分野の一つとして位置づけられ、ことば（テキスト）を意味に応じて分類したり、生成したりすることを目的とします。しかし、ことばには曖昧な表現が多く、その曖昧性を計算機で解消するのはいまだに難しいため、自然言語処理は（昨今のAIブームを支える画像処理と比べて）それほど役に立っているとは言えないのが現状です。今回のデータサイエンスcaféでは、自然言語処理ができることと、できないことを、軽く俯瞰してみたいと思います。

2019/05/24

• お知らせ

地球に優しい設備

地球に優しくカップを置きました。使ったら水道の横のスポンジで洗ってね。

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

• 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。

2019/04/16

• 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。