AI for Scienceとデータ駆動科学

DOI Web Site Web Site 被引用文献1件 参考文献3件
  • 五十嵐 康彦
    東京大学大学院新領域創成科学研究科
  • 竹中 光
    東京大学大学院新領域創成科学研究科
  • 永田 賢二
    産業技術総合研究所人工知能研究センター 科学技術振興機構さきがけ
  • 岡田 真人
    東京大学大学院新領域創成科学研究科 産業技術総合研究所人工知能研究センター

書誌事項

タイトル別名
  • AI for Science and Data-driven Science
  • フォーラム AI for Scienceとデータ駆動科学 : ベイズ計測とVMAの提案
  • フォーラム AI for Science ト データ クドウ カガク : ベイズ ケイソク ト VMA ノ テイアン
  • ―ベイズ計測とVMAの提案―
  • ―Proposal of Bayesian Sensing and VMA―

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説明

<p>本論文では，AIの科学への応用（AI for Science）とAI for Scienceのアプローチの一つであるデータ駆動科学を議論する．データ駆動科学の学理の原点として提案されたデータ駆動科学の三つのレベルに基づき，どのようにAI for Scienceを進めていくかを述べる．AI for Scienceが取り組むべき重要な課題として，スパコン「京」に代表される大規模計算機からの数値シミュレーションデータやシンクロトロン放射光や量子ビームなどの大規模計測機から得られる計測データを統合するデータ科学的枠組みをとりあげる．計測データの解析に関しては，計測科学をベイズ推論で定式化したベイズ計測を提案し，VMA（仮想計測解析）を提案する．数値計算データに対しては，電子状態計算からの有効モデル抽出を紹介する．最後に，有効モデルを媒介としたデータ駆動科学的アプローチによる大規模計算と大規模計測データの統合の枠組みを述べる．</p>

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