NEWS2019年5月

2019/05/31

• イベント
• データサイエンスcafé

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

• イベント
• データサイエンスcafé

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。

2019/05/30

• 各種勉強会

DSSS(Pythonで最適化勉強会5月)

  5月30日18時半より、DSSSのPythonで最適化勉強会が行われました。参加者は、今回のPythonで最適化勉強会でスキルアップを目指す社会人の方と一緒に学ぶ学生４名に、見守り人1名を加えた６名でした。学生から線形の最適化問題と組合せ最適化問題について、具体例を使った説明が行われ、その後にこの例をPythonを使って解く方法が紹介されました。発表後も盛んに質疑が行われ充実した勉強会でした。6月 は、社会人の方から具体的な最適化問題の課題を頂き、学生さんがこの課題を解くための手段を検討して、発表します。

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。

2019/05/23

• 各種勉強会

DSSS(パターンランゲージ勉強会5月）

5月22日18時より、DSSSのパターンランゲージ勉強会が行われました。参加者は、今回のパターンランゲージ勉強会でスキルアップを目指す社会人の方と一緒に学ぶ学生3名（今回は都合で1名欠席） に、見守り人1名を加えた5名でした。学生から今回のテーマである「パターンランゲージ 3.0」について、その起源と現在の取組みに関するプレゼンテーションが行われました。その後に、プレゼンの内容やお互いの「パターンランゲージ 3.0」への理解を確認しながら、これから実際に取り組むオリジナル「パターンランゲージ 3.0」構築向けてどんな課題を題材にするかを相談しました。全体にノンビリ・和やかに 学生と社会人の会話が進み、来月のプレゼンに向けたそれぞれの役割を確認して、あっという間の1時間が終わりました。  

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)。