大気水圏科学(A) | |||
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セッション小記号 | 大気水圏科学複合領域・一般(CG) | ||
セッションID | A-CG50 | ||
タイトル | 和文 | 地球環境科学と人工知能 | |
英文 | Earth & Environmental Sciences and Artificial Intelligence | ||
タイトル短縮名 | 和文 | 地球環境科学と人工知能 | |
英文 | Earth & Environmental Sciences and AI | ||
代表コンビーナ | 氏名 | 和文 | 冨田 智彦 |
英文 | Tomohiko Tomita | ||
所属 | 和文 | 熊本大学大学院 先端科学研究部 | |
英文 | Faculty of Advanced Science and Technology, Kumamoto University | ||
共同コンビーナ 1 | 氏名 | 和文 | 細田 滋毅 |
英文 | Shigeki Hosoda | ||
所属 | 和文 | 国立研究開発法人海洋研究開発機構 | |
英文 | Japan Marine-Earth Science and Technology | ||
共同コンビーナ 2 | 氏名 | 和文 | 福井 健一 |
英文 | Ken-ichi Fukui | ||
所属 | 和文 | 大阪大学 | |
英文 | Osaka University | ||
共同コンビーナ 3 | 氏名 | 和文 | 小野 智司 |
英文 | Satoshi Ono | ||
所属 | 和文 | 鹿児島大学 | |
英文 | Kagoshima University | ||
発表言語 | E | ||
スコープ | 和文 | Society 5.0そして持続可能な開発目標(SDGs)の達成に向けて、気象学・海洋学・水文学などの地球環境科学を導く地点観測データ、地上レーダデータ、衛星観測、海洋観測、そして全球客観解析データなど多種多様な地球環境ビッグデータの利活用が求められています。しかし現状これらのビッグデータが、十分に利活用されているとは言えません。そこで地球環境ビッグデータのさらなる利活用促進のため、人工知能による時空間データモデリング、予測・検知のための機械学習技術、自動化を含めたデータマイニング技術、等の研究が求められます。また人工知能は真理探求の科学研究においてもデータ駆動型科学をリードすべくデータと科学の橋渡役となることが期待されています。本セッションでは、地球環境ビッグデータに人工知能を適用する様々な取り組みを広く募集し、自然科学的にそして情報科学的に議論を深めていきます。 | |
英文 | In recent years, we have been required to explore various gigantic data leading earth and environmental sciences such as modern meteorology, oceanography, hydrology and so on, to accomplish Society 5.0 and Sustainable Development Goals (SDGs). To examine such environmental big data faithfully, it may be required to use the techniques of artificial intelligence (AI) including spatiotemporal data modeling of AI, prediction and detection by machine learning, techniques of automated data mining, and so forth. At the present, AI is also expected to lead the data-driven science as a bridge connecting science and big data. This session first calls for various studies applying the techniques of AI to global environmental issues and then will discuss them in both natural and information sciences. | ||
発表方法 | 口頭および(または)ポスターセッション |