大規模高次元データに基づく統計的モデリングとスマート農業への応用
| 整理番号 | 2022a008 |
|---|---|
| 種別 | 一般研究-短期研究員 |
| 研究計画題目 | 大規模高次元データに基づく統計的モデリングとスマート農業への応用 |
| 研究代表者 | 松井 秀俊（滋賀大学データサイエンス学部・准教授） |
| 研究実施期間 |
2022年9月12日(月) ～
2022年9月16日(金) |
| 研究分野のキーワード | 統計的モデリング，経時測定データ解析，スパース推定 |
| 本研究で得られた成果の概要 |
観測個体それぞれが時間の経過等に伴い複数の観測値を得たデータを、経時測定データという。 経時測定データは多変量データとして扱うことも可能であるが、計測時点や時点数が個体ごとに異なる場合などは、古典的な多変量解析手法を適用することが困難になる場合がある。 これに対して、経時測定データを個体ごとに関数化処理し、得られた関数集合を対象とした分析方法およびその理論は総称して、関数データ解析とよばれている。 申請者はこれまでに関数データ解析に基づく統計的モデリング手法の開発と、さまざまな分野のデータ分析への応用を行ってきた。 特に近年は，農業のデータに関数データ解析を適用することで、農作物の収穫量と、栽培期間中の気温といった環境要因との関係を表現するためのモデリングについて検討している (Matsui, 2020; 2021; 2022)。 本共同研究では、関数データ解析手法の発展や応用先の展開について、IMIの廣瀬慧准教授と議論を行った。 廣瀬准教授は電力需要の予測やマテリアルインフォマティクスの分野のデータ分析の経験があり、相互の知見や成果から新しい成果に繋げられる可能性があると考え、本共同研究に至った。廣瀬准教授との議論により，農業データの分析のさらなる展開に役立つ情報を得ることができた。今後も実際のデータ分析の進捗に応じて、議論を進める予定である。 |
| 組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用) |
松井 秀俊（滋賀大学データサイエンス学部・准教授） |