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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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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。

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ニュートンの二項定理では、負のべき乗を級数として表現できます。これがパスカルの三角形に活用できることは意外と知られていません。本研究ではフィボナッチ数列とリュカ数列の表現に、この発想が欠かせないことを可視化するとともに、この両数列に関連する数列を修正パスカル三角形が見事に表現してくれることを紹介します。下記に示す修正された三角形をご覧いただきこの考え方のアルゴリズムって美しいなって感動してもらえたら光栄です。

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貴金属比とその関連数列によるシングル,ダブル,トリプル型の正三角形螺旋と正六角形螺旋

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山浦 真一

圧電素子を用いた音響振動発電機の試作

自動車や電車、飛行機、工事現場など、我々の周囲は様々な音で溢れています。音もエネルギーを持っていますが、そのエネルギー密度はとても低いため、現状では回収できずに捨てられているのが現状です。本研究では、市販のPZT圧電素子とヘルムホルツ型共振器を用いて音響振動発電機を試作しました。音の周波数550Hzで共振するように設計・試作したところ、550Hzと425Hzで発生電圧が高まりました。120dBの音(すごくうるさい)を聞かせたところ、最大で0.8mWの電力を発生できました。今後はより小さい音でより大きな発電力が得られるように改良していきたいと思っています。

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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

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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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羽賀 俊雄

鋳造鍛造によるリサイクルAl-Mg合金の機械的性質の改善

AC7AのようなAl-Mg合金は,鋳造したままで塑性加工や熱処理をせずに良好な機械的性質が得られる.つまり省エネルギーの利点がある.本研究では,AC7A合金機械的性質に対する,鋳造時の冷却速度影響,不純物Feの混入の影響,熱間鍛造の影響について調査した.その結果,Al-Mg合金はFeの混入に対して強いロバスト性,つまり機械的性質の低下が小さいことが明らかになった.

吉田 福蔵

教育センター実施の基礎学力調査により「分析できた新入生学力」

18歳人口が減少する中, いろいろな入試区分で入学した新入生の基礎学力を分析・把握することは, 大学の役割である. 大阪工業大学の工学部の8学科では, 1年次に物理を履修することが推奨されているため, 教育センターでは高校3年間の学びで培った数学と物理の力を, 入学時の基礎学力として調査する目的で「新入生学力確認テスト」を実施している. 現在は, 新入生学力確認テストを多角的に分析し, これを大学全学科の情報として共有することの重要性を認識し, 教育センターから発信している.

杉川 智

リアクティブスケジューリングのための数理モデル

システム開発や建設業などのプロジェクトにおいて,スケジュール作成時点では,わからない不確定な事象によってスケジュールの変更を余儀なくされることがある.さらに,昨今の社会では即応性が求められるため,十分に吟味されないままスケジュールを作成し後で変更することもあります.本研究は,それらのスケジュール立案後の変更を考慮したスケジューリングモデルのための基本的な考え方,分類,数理モデルを提案します.本モデルによりスケジュールの変更をふまえた新しいスケジュールを作成すること,新しい解法を提案することが可能になります.

+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.

中西 淳

言語理解AIを活用した「単語の使い分けマップ」の開発

英作文を書いていて「この英単語はこのタイミングで使っていいのかな?」と迷うことは多くの英語学習者に共通する悩みだと思います。一方,どの英単語がどの文脈で使用できるかどうかを調べるのは簡単ではなく,結果的に馴染みのある単語を繰り返し使ってしまう傾向にあることが様々な研究で報告されています。本研究では,英語学習者が様々な単語の適切な使い方を学習できるように,近年注目を集めている言語理解AI(GPT・BERT)を活用して,様々な用例や類語の関係性を視覚化することのできる「単語使い分けマップ」の開発を目指しています。

+1
西口 敏司

深層学習を用いた物体領域推定のための学習データの生成支援

深層学習を用いたセグメンテーションのための学習では,物体が写っている画像を物体毎に数百枚から数千枚用意し,画像に写っている物体の輪郭情報を人手でアノテーションする必要があり,労力やコストがかかるという問題がある.一方,RGB-Dカメラは各画素に対応する距離に関する情報も同時に獲得できるカメラである.本研究では,深層学習を用いた物体領域推定(セグメンテーション)のための学習に必要な物体の輪郭情報をRGB-Dカメラを用いて人手によらずに高速に獲得する手法を開発した.

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