固体地球科学(S)
セッション小記号固体地球科学複合領域・一般(CG)
セッションIDS-CG60
タイトル和文機械学習による固体地球科学における現象及び理論の発見に向けて
英文Toward Discoveries in Solid Earth Sciences by Machine Learning
タイトル短縮名和文機械学習@固体地球科学
英文Machine Learning in Solid Earth Sciences
代表コンビーナ氏名和文内出 崇彦
英文Takahiko Uchide
所属和文産業技術総合研究所 地質調査総合センター 活断層・火山研究部門
英文Research Institute of Earthquake and Volcano Geology, Geological Survey of Japan, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)
共同コンビーナ 1氏名和文小寺 祐貴
英文Yuki Kodera
所属和文気象庁気象研究所
英文Meteorological Research Institute, Japan Meteorological Agency
共同コンビーナ 2氏名和文久保 久彦
英文Hisahiko Kubo
所属和文国立研究開発法人防災科学技術研究所
英文National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience
発表言語E
スコープ和文近年の機械学習技術(深層学習を含む)は様々な分野で革新的な成果を挙げつつある.例えば,データ分類,パターン認識,データ回帰といった技術の固体地球科学への応用は現在進められているところである.一方,深層学習の結果がどうして得られたのか解釈することが難しいという問題は依然として抱えている.
このセッションは,固体地球科学の様々な分野における機械学習の応用例を一堂に会することで,今後の発展に向けて互いに刺激し合う場を提供する.実際に固体地球科学分野における現象及び理論の発見まで至った研究は特に歓迎する.深層学習の「ブラックボックス問題」に対する取り組みについての報告も期待する.
英文The recent development of the machine learning techniques including the deep learning is leading innovations in various fields. The applications of these techniques, for example, the classification, the pattern recognition, and the regression of data, to solid earth sciences are also now under development. On the other hand, there are concerns on the human-interpretability of the deep learning.
This session will provide an opportunity to share the application studies to various fields in solid earth science and inspire each other. In particular, we encourage contributions which made discoveries in solid earth sciences. We also look forward to studies addressing the black box issue of the deep learning.
発表方法口頭および(または)ポスターセッション