| 要旨トップ | ESJ65 シンポジウム 一覧 | 日本生態学会第65回全国大会 (2018年3月、札幌) 講演要旨
ESJ65 Abstract


シンポジウム S19  3月18日 9:00-12:00 J会場

機械学習が切り開く新しい生態学の世界

大野ゆかり(東北大・生命科学), 河田雅圭(東北大・生命科学)

 近年、機械学習の分野では、ディープラーニング(深層学習)の発展により、第3次AI(人工知能)ブームが巻き起こっている。ディープラーニングをするニューラルネットワークは非常にパワフルなツールであり、生態学の分野においても、重要な役割を果たすことが期待される。
 しかし、機械学習はニューラルネットワーク以外にも様々な手法があり、計測データによって適した解析方法を選択することで、より正しい解釈ができるようになる。現在は、どのような計測技術がどのような計測データを収集できるのか、そして、その計測データはどのような解析方法で解析すべきなのか、理解する必要がある。
 これまでも、新たな学術領域は、新しい計測技術と解析技術が、まだ解かれていない問題と出会うことで発展してきた。まずは、現在の計測技術や機械学習でできることを知ることが、新しい生態学の世界を切り開くための1つの方法になると考える。
 そこで本シンポジウムでは、生態学の他に情報科学でご活躍されている研究者の方々をお招きし、ご講演していただく。新しい計測技術と解析技術を知ることで、生態学において新たに解かれる問題が発見できることを期待している。

以下敬称略
司会:大野ゆかり(東北大)
講演者:河田雅圭(東北大)、大野和則(東北大)、岩山幸治(滋賀大・科技振)、菅沼雅徳(東北大)、竹内一郎(名工大・理研・物材研)
コメンテーター:近藤倫生(龍谷大)

[S19-1] 生態学・進化学に機械学習は必要か? 河田雅圭(東北大学・生命科学研究科)

[S19-2] ロボット技術と機械学習を使用したイヌの行動計測・解析・誘導 大野和則(東北大学・未来科学技術共同研究センター)

[S19-3] トピックモデルを用いた野外トランスクリプトームデータの解析 岩山幸治(滋賀大学・データサイエンス教育研究センター、国立研究開発法人科学技術振興機構・さきがけ)

[S19-4] 深層学習の基礎と応用 菅沼雅徳(東北大学・情報科学研究科)

[S19-5] 機械学習によるバイオロギングデータ分析 竹内一郎(名古屋工業大学大学院・情報工学専攻・情報科学フロンティア研究院、理化学研究所・革新知能統合研究センター、物質材料研究機構・情報統合型物質・材料研究拠点)


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