研究シーズ集

ものづくり（情報・電気）

研究者	工学部　電気電子・情報工学科 志賀元紀　等 准教授

研究概要

データサイエンス分野では、収集されたデータから科学的あるいは社会的に有益な新しい知見を取り出すデータ解析法を研究します。この分野のアプローチは、人手に頼らず、コンピュータを用いて自動的にデータ解析できるため、2つの利点（１）大規模なデータ（いわゆるビックデータ）を扱えること、（２）客観的な視点を持って結論を導けること（特定の偏った考え方に結論が依存されず、常識を覆す発見の可能性が高まる）があります。計測の自動化や高度化にともないデータ取得コストが下がっているために、様々な研究分野や実世界応用分野において期待されている分野となります。以下に、最近取り組んでいる物質材料科学のための情報学（マテリアルズ・インフォマティクス）を例に紹介します。

研究内容

研究例A：網羅的な波形（スペクトル）データのクラスタ解析・予測法

様々な実験条件・位置で計測された多数のスペクトルの波形形状を用いて、実験条件や位置をグループ分けする手法を開発しました。これによって、各計測点に含まれる化学成分などを同定でき、材料の構造を自動的に抽出できます。新たに作成した試料を客観的に（実験者の主観を除いて）評価したい場合、また、膨大な数のデータを自動処理するのに向いています。

研究例B：新規材料探索のための効率的な実験計画

所望の物性・材料特性を持つように化学組成を最適化するための手法を開発しています。一度の実験で最適なものを発見することは難しいので、実験を反復する回数を減らすことを目指しています。最適なものを得られる確率を少しでも増やすことを目指しており、ベイズ最適化などの機械学習技術を用います。
上記の応用分野以外に、一般に、医療（ゲノム医療、創薬）や自動運転などの様々な応用が研究・実用化されています。この分野の研究ではアイデアや発想がとても大事です。データを抽象的に捉え、既存手法から新しい応用を生み出すだけでも十分に面白いです。数年前に研究を始めたマテリアルズインフォマティクスも、始めた当時は日本であまり知られていませんでしたが、現在では産業界も非常に注目し投資している研究分野となっています。各研究者が蓄積したデータが原石であれば、データサイエンス分野の手法によって輝く宝石になることは十分ありえると考えています。そうした原石を探すのも人口知能研究推進センターの重要なミッションと考えています。

活用分野・用途・応用例・商品例・事業化のイメージなど

人工知能 (AI: Artificial Intelligence) のシステムを構築するためには、大規模なデータをコンピュータに入力してデータから目的のタスクを達成するために必要な規則をシステムに学習させる必要があります。最近、人工知能システムを構築するための無料パッケージが公開されていますが、正しく使用するためには、ある程度の理解と専門家の助言が必要になるかと考えています。そのための支援・技術交流のために、人工知能研究推進センターをご利用ください。

資料・ポスター

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キーワード

データサイエンス、ビッグデータ、物質材料科学、マテリアルズ・インフォマティクス

出展した展示会

• メッセなごや2019