固体地球科学(S) | |||
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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ID | S-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 |