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May 06, 2019

気象予測にディープラーニング、疑似カラー!

京大、AIにより気温の上下予測を小型コンピュータで行う手法開発. 精度は97%:
・財経新聞:4/28
・京都大学は26日、ディープラーニングを利用し、小型コンピュータで10年間の平均気温の精度を最大97%で予測する手法を開発したと発表した。開発したのは、同大学の伊勢武史フィールド科学教育研究センター准教授と大庭ゆりか同特定助教。これまでのアプローチとは異なる「トップダウン(統計)型」研究の有効性が実証されたことで、高精度な気候変動の予測が可能になるだけでなく、さまざまな学術研究や将来予測に人工知能(AI)の活用が期待される。
・ 今回開発された手法では、これまでの「ボトムアップ(物理)型」の手法とは異なる「トップダウン(統計)型」のアプローチを採用。その実現のためにディープラーニングを用いて、過去の全世界の気温データから将来の気温の上昇や低下を予測した。
・まず、イギリスの「Climate Research Unit」が提供する過去の世界各地点の気温データから連続する30年分を抜き出し、疑似カラーの2次元画像を数万枚から数十万枚生成。その画像をディープラーニングに学習させた結果、続く10年間の平均気温の上昇・下降について、97%の最大精度で予測が可能になったという。

ディープラーニングにより精度 97%で気温の上下を推定する手法を開発
―疑似カラー画像による効率的な自動識別―
・京都大学:4/26
・これまで、気候変動の予測はスーパーコンピュータを用いた物理計算が主流でしたが、それは大型の国家プ ロジェクト級の予算とマンパワーを必要としていました。京都大学フィールド科学教育研究センターの伊勢武 史准教授と大庭ゆりか特定助教によるこの研究では、過去の気温データから生成した疑似カラー画像をディー プラーニングで学習させるという新発想により、シンプルな作業を小型のコンピュータで実行するだけで、10 年間の平均気温の上下を最大精度 97.0%で推定できるようになりました。従来の「ボトムアップ(物理)型」 研究とは異なる「「トップダウン「(統計)型」研究の有効性が実証されたことにより、気候変動予測の高精度化 が可能になることに加え、さまざまな学術研究や将来予測に人工知能が活用できることが示唆されます。 この成果は、2019 年 4 月 26 日以降に、スイスの国際学術誌「Frontiers「in「Robotics「and「AI」にオンライン 公開される予定です。

PI研のコメント(facebook):
・京都大学が4/26、「ディープラーニングにより精度 97%で気温の上下を推定する手法を開発」との最新のディープラーニング活用の研究成果を公表しました。サブタイトルは「疑似カラー画像による効率的な自動識別」です。今回の研究成果はコメントにもあるように、「さまざまな学術研究や将来予測に人工知能が活用できることが示唆」とのことです。直観的にはID-POS分析に応用が可能といえ、この技術を応用すえれば様々なマーケティング戦略の構築につながるといえます。ポイントは「疑似カラー」です。ディープラーンングが現在注目されている分野は画像関連であり、顔認識、医療画像診断、自動運転など、最新の研究が行われていますが、残念ながらデータ分析の分野では依然として統計解析が主であり、ディープラーニングが力を発揮しているとはいえない状況です。今回の京都大学の研究成果は、その橋渡し、媒介として、「疑似カラー」を加えたことにより、ディープラーンングとデータ分析が連結し、想定以上の成果を発揮したというものです。実際、ディープラーニングを使ってみると、データ分析ではいまひとつ精度が上がらず、様々なチューニングが必要となりますが、学習データを画像化してしまえば、今回のような結果をもたらす可能性があるといえます。いわば、触媒の役割を画像がもたらし、学習データをダイレクトにディープラーニングにつなげることが可能になると思われます。一例として、ちらしをディープラーニングにかける際、その効果を画像化してからディープラーニングにかければちらしの効果を算出できると思われます。今回の京都大学の研究成果は気象データの予測精度の向上はもちろんですが、ディープラーニングのデータ分析への活用を広げたという意味で、より、価値の高い研究成果といえます。これで、マーケティングにもディープラーニング活用の時代がはじまるといえ、注目の研究成果といえます。

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May 6, 2019 |

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