新着情報
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2022/01/13(木) 10:40 更新
産総研 人工知能セミナー事務局です。
第53回人工知能セミナー「科学技術を発展させるAI技術のフロンティア」の講演資料が公開されました。
下記URLよりご確認ください。
「テクノロジー・インフォマティックスによる科学技術の未来予測」
坂田 一郎（東京大学 総長特別参与、工学系研究科教授（技術経営戦略学専攻））
https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/docs/05f8ae6b8c98d70843363d52c2c444edb64a5256.pdf
「ポスト選択推論によるデータ駆動仮説の統計的信頼性評価」
竹内 一郎（名古屋工業大学・工学研究科・教授、理化学研究所・革新知能統合研究センター・チームリーダ）
https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/docs/220112-takeuchi.pdf
※マイチケットからもご確認いただけます。
イベント概要
2022年1月第1回目は「科学技術を発展させるAI技術」をテーマに、学術論文やデータベースなど多様な情報や知識が急増する中、それらビッグデータの解析に基づく新技術や新分野創成のためのアプローチについて最前線でご活躍されている２名の講師をお招きして開催します。今回のセミナーでは、テクノロジー・インフォマティックスによる科学技術の未来予測と、ポスト選択推論によるデータ駆動仮説の統計的信頼性評価についてご講演いただきます。
| 15：00- 16：00 | 「テクノロジー・インフォマティックスによる科学技術の未来予測」 坂田 一郎（東京大学 総長特別参与、工学系研究科教授（技術経営戦略学専攻）） |
| 今日、科学技術に関する情報・知識が急激に増加しており、人間の情報処理能力に依存した従来型のエキスパートアプローチでは、それらを活かしきれない（「情報の海に溺れる」）状況にある。そうした事態に対応して、コンピュテーショナルなアプローチを導入する動きが世界中で進んでいる。我々は、自然言語処理、ネットワーク科学、機械学習等の手法を組み合わせて科学技術ビックデータを解析し、政府の研究開発戦略、企業の技術経営や個々の研究者の研究計画の立案などに対し有用な知見を提供する手法を「テクノロジー・インフォマティックス」と呼んでいる。この手法とWeb of ScienceやScopusに収録されている大規模な論文データ及び産業技術総合研究所のABCIを用いた知識の構造化、技術の未来予測、バンドワゴン効果の把握、ネットワークを通じた科学技術ミームの伝播等の分析事例やそうした分析機能の一部を実装したウエブシステム「学術俯瞰・未来予測システム」を紹介する。 |
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| 16：00-17：00 | 「ポスト選択推論によるデータ駆動仮説の統計的信頼性評価」 竹内 一郎（名古屋工業大学・工学研究科・教授、理化学研究所・革新知能統合研究センター・チームリーダ） |
| 多くの分野でデータを活用して科学技術を発展させるデータ駆動型アプローチが有望視されている．機械学習などのデータ分析によって得られる仮説（データ駆動型仮説）は，専門家の知識に基づく仮説（知識駆動型仮説）とは異なり，新たな発見につながる可能性がある．一方，前者はデータから選択された仮説であるため，伝統的な統計的推測法を使って信頼性評価を行うことができない。本講演では、データ駆動型仮説の統計的信頼性を評価するための新たな枠組であるポスト選択推論（Post-Selection Inference）を紹介する。ポスト選択推論は、線形モデルの特徴選択の統計的推測のために開発されたものであるが、その基本的枠組はより広範な問題において有用であることがわかりつつある。本講演では、特に、クラスタリング、変化点検知、セグメンテーションなどの教師なし学習に基づくデータ駆動仮説の信頼性評価にポスト選択推論を活用した例を紹介する。 |
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