教員紹介StatisticalScienceDInformationScienceTA学生時代はデータを分析するのみで、因果関係の潜在共通原因にアプローチしたくてもなかなかできませんでした。ならば自分で原因を探るための統計モデルを研究開発すればいいと思ったことが、研究者への第一歩でした。My school daysデータ分析では相関と因果の分析が重要です。簡単にいうと、チョコレートの消費量が多い国はノーベル賞受賞者が多い相関データがあります。しかし、チョコレートを食べさせればノーベル賞受賞者が増えるとは限りません。この因果関係をデータから推測する際、潜在共通原因という未知の原因を取り除く必要があるのですが、すべて特定するのは難しい。そのため、データから因果仮説を探索するための機械学習技術の数学的方法論を研究しています。因果関係を明確にすれば、自然科学、社会科学、工学、医学など多様な領域で応用が可能です。従来の限界を超える新しい方法論を構築することによって、問題解決と社会貢献をめざしています。データの因果探索によって応用領域は無限に広がる。［統 計 科 学］清水 昌平 教授自分であれこれ考えてプログラミングし、ゲームをはじめ、たくさんの作品を創作しました。おかげで知見も能力もアップし、大きな自信がつきました。その後の大学院進学や、今こうして研究を続ける礎になったと思います。My school days駐車場案内ナビゲーションの研究開発のきっかけは私自身の困り事です。近所のショッピングモールに行くと毎回駐車場が大渋滞。構造もわかりにくく、内部渋滞が起きる一方、空きもあることから研究に着手しました。駐車場利用率や道路情報などを分析し、車と車、道路と車の間の通信を用いたナビゲーションシステムにより、大型立体駐車場における渋滞を解消する手法を提案。研究は情報処理学会論文賞などを受賞しました。今後、自動運転が主流となっても有人運転車が無くなるわけではなく、無人運転車と混在し状況はさらに複雑化するでしょう。このナビシステムも不可欠となるので、カーナビゲーションとの連動やアプリ開発など実用化を進めています。多くの人が求めていた駐車場案内ナビゲーションを実現。［情 報 科 学］川井 明 准教授17Faculty of Data Science
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