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ホーム時系列データを用いたモデル化
SDGsの分類
研究テーマ
自然科学
学科の分類
情報科学部データサイエンス学科

時系列データを用いたモデル化

情報科学部

データサイエンス学科

時系列データ解析研究室

江口翔一 講師

統計科学データ解析

近年の計算機システムの発展と利用環境の向上により、諸科学や産業界のあらゆる分野でデータが蓄積されている。このようにして大量に蓄積されたデータから、 その背後にある自然現象や社会現象のような複雑かつ不確実な現象を読み解くには、データから本質的な情報を抽出するための手法の開発が不可欠である。このとき、不確実現象の解明と予測、知識獲得のために重要な役割を果たすのが現象のモデル化であり、時系列データを用いた現象のモデル化の問題に取り組む。

時系列データとは

時間の経過とともに変化する情報を持つ数値のことを時系列データと呼ぶ。代表的な例としては、気象観測、交通状況、金融などのデータが時間的に変化するものとして挙げられる。

現象のモデル化

獲得したデータがどのような法則(モデル)に従っている?

モデルの構築・推定

 データを説明するモデルがどのように構成されるか。

モデルの評価・選択

 データを説明するモデルの候補が複数存在する場合、どのモデルが最もデータをよく説明するモデルか。

ソフトウェア開発

 上記を計算するためのモジュールの開発

モデル評価基準の提案とパッケージ開発

現象のモデル化において重要となる「モデルの評価・選択」に関して、時系列データ(特に、確率微分方程式モデル)を扱う場合に有用なモデル評価基準の導出を行なった。候補となるモデルごとに基準を計算し、最も小さい値を取るものが、データを説明するのに最適なモデルであると考えることができる。

上記で導出した基準を計算するための関数「IC」を統計ソフトウェアRのyuimaパッケージ内にて作成・公開しており、利用可能となっている。

yuimaパッケージについては以下のHP等をご参照ください。https://yuimaproject.com/

論文

「Data driven time scale in Gaussian quasi-likelihood inference」(2019)EguchiShoichi『Statistical Inference for Stochastic Processes』22(3)p.383-430.

「Schwartz type model selection for ergodic stochastic differential equation models」(2021)UeharaYuma『Scandinavian Journal of Statistics』48(3)p.950-968.

「Gaussian quasi-information criteria for ergodic Lévy driven SDE」(2024)EguchiShoichi『Annals of the Institute of Statistical Mathematics』76(1)p.111-157.

研究者INFO: 情報科学部 データサイエンス学科 時系列データ解析研究室 江口翔一 講師

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河村 耕史

藻類バイオ燃料の実現に資する生物資源の収集と培養・育種技術

バイオ燃料化が期待される微細藻類の1種(ボトリオコッカス: Botryococcus braunii)の遺伝資源を国内外から収集し、高密度培養法、突然変異育種法などの技術を開発している。これまで、日本各地の湖沼とインドネシアのカリマンタン島内の熱帯泥炭湿地や湖沼を中心に500株あまりの野生株を収集し、これまでの増殖速度の最速値を更新する新しい高増殖株を発見した。

+3
羽賀 俊雄

クラッド材の作製用双ロールキャスター

世界に先駆けて開発したクラッド材作製用の2種類の双ロールキャスターを開発しました.一つは,複数の縦型高速双ロールキャスターを利用する縦型タンデム双ロールキャスターです.他は,スクレイパーを縦型双ロールキャスターまたは異形双ロール装着する方式です.スクレイパーを使用する方式は,Al-Mg合金やMg合金などの熱間圧延ではクラッド材の作製が容易ではない,または不可能な合金のクラッド材の作製も可能です.

河村 耕史

排CO2ゼロのバイオエネルギー生産システム

再生可能でかつ低炭素社会の実現に貢献する次世代エネルギー生産システムの構築は急務の課題である。これまで、微生物の代謝活動(光合成、発酵、電子伝達)を利用したバイオ燃料の生産技術が個々に追求されてきたが、未だ実用化が難しいものが多い。本研究は、これまで個別に研究開発されてきたバイオ燃料生産システムを統合することで、物質の循環利用構造を構築し、エネルギー変換効率を飛躍的に高めることを目的とした研究と技術開発を行っている。

神納 貴生

微弱特徴の可視化によるX線画像診断

社会インフラを支える工業製品など,簡単に停止して点検できないものは多く,それらは非破壊検査によって点検される.非破壊検査の一つとして,X線画像診断が挙げられる.X線は物体の透過率の違いにより内部構造を写し出せるが,X線が透過し難い金属などで覆われている場合,写し出せる内部構造の像は薄くはっきりとしないものとなる.これまで個別の工業製品に対するX線画像診断は熟練工の目視技術によって成り立っていたが,本技術は熟練工が確認する特徴を可視化して誰もが頑健に検査できるようにする.

ズオン クアン タン

遺伝的アルゴリズムによる地上放送システムの無線資源割り当て最適化技術

本技術のコアは,遺伝的アルゴリズムを用いて放送局の送信電力と使用チャネルを割り当てる際,膨大な地図情報を取り入れると計算不能になるため,各局の放送エリアを簡単に近似できる数学モデルを構築し,これを最適化アルゴリズムに入れることで,計算を可能にする.

+1
井上 裕美子

VR空間における位置把握と視線との関係

 道に迷いやすい人と,1度で道順を覚えて目的地に移動できる人がいる.道に迷わない空間把握能力の高い人は,実空間においても,VR空間においても,同じように目的地まで迷わず行ける傾向がある.このような人は,どのように視覚情報を得て,道順を記憶し,移動しているのだろうか.これまでの研究で,この点について詳細は明らかではない.そこで本研究では,看板等のある都市部の街並みを模したVR空間内を移動し,目的地まで到達する間の視線を検討した.また,心理的指標の1つとして,移動中の心拍数の変化についても検討した.将来的には,実空間においても,記憶に残りやすい街並みや,空間を移動しながら行う探索型の教育コンテンツやゲームのVR空間において,迷わず進める空間作りの1つの基礎データとなることを期待し,本研究を行った.

+1
明 孝之

第一原理計算で解き明かす原子核の姿

元素の源となる原子核は陽子と中性子から構成され、それらの間に作用する「核力」によって結合します。核力はπ中間子とよばれるミクロな粒子を陽子と中性子が交換することにより生じます。本研究では、この特徴を持つ核力が原子核の性質にどのような影響を与えるのか調べています。

+2
河合 紀彦

事前撮影画像を用いた破綻しない拡張現実感(Indirect AR)とVRとの融合

拡張現実感(Augmented Reality:AR)は,現実世界を映した映像に仮想物体であるCGを合成することで,まるでその場にその物体が存在するかのように見せる技術です.しかし,特に観光地などでカメラ映像に人が写りこむような状況では,AR画像の見栄えが悪化したり,CG合成が正確にできなかったりすることがあります.これに対して,事前撮影画像を用いた拡張現実感(Indirect AR)では,そのような環境下でも,スマートフォンやタブレットといったモバイル端末で頑健で見栄えのいいARを実現します.また,視点や天気・季節を仮想的に変えることでVRと融合することもできます.

+1
井垣 宏

リアクション機能を備えたリモートモブプログラミング支援環境の検討

複数人でソフトウェア開発を行う手法の一つとして,モブプログラミングやペアプログラミングといったというものがある.モブプログラミングでは,開発者らは端末を操作するドライバと開発画面を見ながら意見を出してドライバをサポートするナビゲータと呼ばれる役割に分かれ,役割を短時間で交代しながら開発を進めていく. 本研究室では,コロナ禍の現状を受けて,このモブプログラミングをリモート環境で実施している.実際に対面からリモート環境に移行するにあたり,開発者間のコミュニケーションにおいて課題が有ることがわかった.そこで本研究では,モブプログラミングのそれぞれの役割に応じたコミュニケーション支援機能とリアクションが実行された際に記録する機能を検討している.

小西 将人

実行不要な命令を動的に排除する効率的なプロセッサ

プロセッサの命令実行の効率性を妨げる要因の1つとして,ロード命令の実行にかかる時間が大きいことが挙げられる。この研究の目的は,不要なロード命令の一部を動的に排除(スキップ)するようなプロセッサの構成を提案し,命令実行の効率性をあげようとするものである。シミュレーションによる評価からおおよそ15%程度のロード命令がスキップできる可能性があり、また全体のプログラム実行時間をおおよそ8%程度減少させることが期待できる。

河北 真宏

空中への3次元映像表示技術

 近年,非接触型タッチパネルなどのニーズの高まりとともに,空中に映像を表示する技術(空中映像技術)の研究が盛んになっている.現在,テンキーやメニュー画面などの2次元映像を空中に表示し,非接触でインタラクティブ操作する装置が開発されている.本研究では,ボリュームや視差がある3次元映像を空中に表示する技術を実現し,より多彩なインタラクション操作が可能な映像メディアの実現と幅広い分野への応用を目指している.

橋本 渉

容易に構築できる球面ディスプレイ環境

球面型没入ディスプレイ環境構築をサポートするシミュレータを開発した.球面ディスプレイを作る際には,ドームスクリーンへの特殊な歪み補正を考慮した投影系の光学設計を行う必要がある.しかし,実際に製作される光学系はシミュレーション通りの精度が保証されるわけではない.使用する際に改めて光学系の微調整が必要となる.本研究では,投影系の光学設計と同時に,光学系の微調整や歪み補正が実行可能な投影シミュレータを開発している.

+1
尾崎 敦夫

意思決定支援向けAI・マルチエージェント・モデリング&シミュレーション技術

近年、交通・監視・管制・指揮等の分野では、AI(人工知能)技術の適用により、システムの自動化・高性能化が推進されています。このようなシステムでは、現況を正確に「認識」し、次に起こる状況を高速に「予測」して、「実行」に移すことが求められています。しかし、危機管理などのミッションクリティカルなシステムでは、「実行」(意思決定)までを全てAIに託すには多くの技術的・運用的課題があります。このため、このようなシステムでの意思決定支援をするための研究開発に挑んでいます。

+1
野澤 真人

一般相対性理論の数理構造の解明

Einstein の提唱した一般相対性理論は、Newtonの万有引力では謎であった多くの現象を説明することに成功し、最も予言能力の高い重力の理論としての地位を確立しています。さらに宇宙自身の膨張やブラックホールといった天体など、私たちの宇宙観に大きなパラダイムシフトをもたらしました。 このように大きな成功を収めた一般相対性理論ですが、私がこの理論に惹かれる理由は、何と言ってもその数理的な美しさにあります。時空の安定性を保証する正質量定理やブラックホールの唯一性定理の見事な証明は、その端的な例でしょう。これらをさらに一般化して、より汎用的な形式にするための研究を進めています。

+1
福安 直樹

自動発注問題を題材としたIT人材育成教材

ビッグデータ処理、人工知能、クラウドの各技術を融合して社会の具体的な課題を解決できる人材の育成を目指して、スーパーマーケットにおける自動発注問題を課題として設定したPBLを設計・実装しました。システムを構成する各要素技術のみならず、チームでコンセンサスを得る方法やその難しさ、役割分担による開発、そのためのコミュニケーションなども経験できるようにしました。これまでに延べ236名を対象に実施し、アンケート結果等からその有用性を確認しました。

中西 知嘉子

エッジAIで高精度物体認識・物体検出・姿勢推定

組み込み市場では,運用コストやセキュリティー,リアルタイム性などの問題から,エッジ(端末側)で単独処理できる「エッジAI」が期待されている.その実現方法であるFPGAによるエッジAIは根強いニーズがありながら,デバイスが高価格,実装が難しい,量子化による性能劣化という問題点があった.そこで,我々は,低価格のデバイスをターゲットにし,推論アルゴリズムを解析することで,効率よくアクセラレートする回路をFPGAで実装,処理を最適化することで,低消費電力で高速な推論処理を実現している.

+1
雨宮 徹

生きる意味の研究

 ニヒリズム(この世界は生きるに値しないという世界観)の克服をテーマに、主にフランクル(V.E.Frankl,1905-1997)の意味の思想の研究を行っている。ユダヤ人であるフランクルは、強制収容所の体験記『夜と霧』によって世界的に有名であるが、精神科医としてニヒリズムの克服を一生のテーマとし続けた人物である。全体像が見えづらく断片的な印象を与えるフランクルの思想を、哲学の立場から体系化し、理解を深め、そこからニヒリズムを克服しうる理論を明確にすることを目的としている。 

+3
羽賀 俊雄

通孔ポーラス材の簡単な作製方法

半凝固状態を利用してアルミニウム合金の通孔ポーラス材を簡単・安価に作製することができます.半凝固状態で中子棒を引き抜くだけで,通孔ポーラス材を作製できます.孔形状は例えば“L”字型も可能です.通孔の最小径の実績は0.5mmです.平行な通孔だけではなく,異なる方向の通孔も開けることができます.従来のポーラス材より長い通孔を開けることができます.直径5mmの通孔では長さ500mmの実績があります.

谷垣 勇輝

多目的な深層学習モデルの構造最適化

近年,大規模言語モデルをはじめとした深層学習技術に注目が集まり,多くのアプリケーションが性能を競い合っている.構造に複雑化した深層学習モデルの構造を人の手で設計することは困難なため,モデル構造の最適化を意味するNeural Architecture Search(NAS)手法が数多く開発されている.一般的にNASでは推論性能を最大化するようにモデル構造を作成する.しかし,ハイエンドな深層学習モデルは,非常に高コストな計算処理を要求するため,個人の所有するロースペックな計算機では高度なAIアプリケーションを利用することはできない.今後,AI技術が広く普及していくため,ユーザの持つ計算機スペックと推論性能のトレードオフを考慮した多目的NASアルゴリズムの開発を行っている.

+2
布施 宏

革新的純アルミ製超薄肉ダイカストヒートシンク

本技術は既存の純アルミのダイカスト技術とは異なり,金型加熱や超高速マシンは不要で「低温・低速充填と指向性凝固並びに剥離現象の促進により純アルミニウムダイカストの肉厚1mm以下の薄肉化へ適応可能」となることを見出しました.純アルミはダイカスト用合金ADC12に比べ湯流れ性が悪く,金型への焼付きが著しいことから技術的に難易度が高かったのですが、従来にはない新しいプロセスで、純アルミの薄肉ダイカスト化が適応可能となります。

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