CMSAI関連イベント

2022年12月1日(木)

2022年度 6回 CMSAIコロキウム
「新型コロナウィルス感染症のダイナミクスの簡単な数理モデルとデータサイエンス」

日時:2022年1201日 17時10分〜18時40分

場所:ファカルティルーム(7号館3階)対面およびZoom配信 ※Zoomにて参加の際ご所属とお名前の表示をお願い致します


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講師:土谷 隆 氏(国立大学法人 政策研究大学院大学 教授/データサイエンスセンター所長)


<要旨>

本講演の前半では、新型コロナウイルス感染症の感染拡大について、膨大に存在する無症状陽性者や行政による(避けられない)集計の遅れなども考慮した、簡単で柔軟な包括的数理モデルを作成し、新規陽性者数や発症日別発症者数、無症状者のモニタリング検査の陽性率等を一つのモデルで合理的に説明することを試みる。モデルはSIRモデルを離散化して簡単化し、それを拡張したものである。本年冬に流行った BA.1 の場合、無症状陽性者が行政発表の新規陽性者の10倍程度はいること、夏に流行った BA.4/5 の場合には5倍程度と見積もれること、流行の収束が基本的には集団免疫によるものであることなどをデータを通じて示す。ワクチンの効果についても厚生労働省や東京都のデータに基づいて議論する。後半では、感染症の脅威の解決に対し、数理モデルやデータサイエンスはどのように寄与できる可能性があるか、そして、この研究活動を通じて感じた行政やマスコミ、学界の課題、そして、それを改善して、国民の緊急の安全安心に直結する政策の立案に際し、フェアな立場で日本の科学技術の総力を挙げて立ち向かう仕組みを構築するにはどうすることが望ましいかについて議論する。


2022年11月09日(水)

2022年度 第5回 CMSAIコロキウム
「量子アニーリング等イジングマシンの研究開発の現状と展望」

日時:2022年11月09日 17時10分〜18時40分

場所:Zoom配信のみ ※参加の際ご所属とお名前の表示をお願い致します


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講師:田中宗氏(慶應義塾大学物理情報工学科准教授)


<要旨>

組合せ最適化問題は、膨大な選択肢から、制約条件を満たし、かつ、目的関数を最小/最大にする決定変数の組合せを求める問題です。組合せ最適化問題の厳密を求めることは一般には困難です。そこで、高速かつ高精度に組合せ最適化問題の解を得る計算技術の開発が期待されており、その中で量子アニーリング等イジングマシンが注目されています。

本講演では、量子アニーリング等イジングマシンの概念の説明、ハードウェア・ソフトウェア・アプリケーションの研究開発の現状と今後の展望について述べます。


2022年09月26日(月)

2022年度 第4回 CMSAIコロキウム
「生命現象における相互作用法則の探索」

日時:2022年09月26日 17時10分〜

場所:Zoom配信のみ ※参加の際ご所属とお名前の表示をお願い致します


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講師:川口喬吾氏(理化学研究所開拓研究本部・生命機能科学研究センター理研白眉研究チームリーダー)


<要旨>

生体分子から多細胞組織に至るまで、多数の要素が集まって初めて現れる現象は生物系に数多くみられるが、それらは多くの場合未解明な要素間相互作用に支えられている。例えば細胞間の相互作用は発生過程や組織恒常性維持において極めて重要であるが、その複雑ルールを探ることは高解像度のライブイメージデータがある現代でもまだ難しい。構成要素やミクロな物理的相互作用が書き下せる生体分子間の相互作用についても、タンパク質、RNA、クロマチンなどのヘテロポリマー間の相互作用のルールには未解明な点が多い。

本講演では、これらのルールを探るための我々の最近のデータ駆動型アプローチのいくつかを紹介する。多細胞組織内の相互作用推定の例として、成体マウスの皮膚や培養神経幹細胞のライブ画像データから確率的な細胞運命決定ルールや細胞運動の方程式を抽出する方法について説明する。時間があれば、タンパク質の天然変性領域の間の相互作用推定に関する最近の解析・実験についても説明したい。


2022年07月19日

2022年度 第3回 CMSAIコロキウム
「包絡分析法を用いたコンビニエンスストアの立地地点評価」

日時:2022年07月19日 17時10分〜

場所:Zoom ※参加の際ご所属とお名前の表示をお願い致します


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講師:三浦 英俊(南山大学 理工学部 データサイエンス学科 教授)


<要旨>

オペレーションズ・リサーチの手法のひとつである包絡分析法(DEA)を用いてコンビニエンスストアの立地地点評価を行う方法についてお話しします。提案する方法は、既存店舗の評価を行うだけでなく、新規立地に適した候補地点を推奨するために使用することを想定しています。DEAに使用するデータは競合店舗数、最近隣駅までの距離、商圏人口、駅乗降人数、主要道路に接面しているかどうか、ライバルチェーン店舗数の合計6つです。わが国ではコンビニエンスストアのチェーン会社は1年間当たり数百から2千店舗程度の店舗を新規に出店していますが、新規立地地点の決定は、チェーン会社や店舗オーナーにとって地域調査と分析に多くの人員と手間を要する作業となっています。提案する手法によってこれを自動化し高速に新規店舗の推奨地点を見つける作業を支援したい。店舗の立地評価方法について述べたのちに実データを用いた評価事例を示します。


2022年06月13日

2022年度 第2回 CMSAIコロキウム
「位相アンラッピングのベイズ推定による解析」

日時:2022年06月13日 17時10分〜

場所:Zoom ※参加の際ご所属とお名前の表示をお願い致します


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講師:上江洌 達也(奈良女子大学名誉教授)


<要旨>

干渉合成開口レーダー(干渉SAR)においては、位相差の測定により地形の変動などを調査するが、位相差は2𝜋𝑛 (nは整数)だけの不定性があり[−𝜋, 𝜋)の値に変換される(Wrapping)。このように、ラッピングされた位相差から元の位相差を復元する問題(Phase Unwrapping)をベイズ推定を用いて研究する。我々は、1次元系において、統計力学的手法を用いて解析的な扱いが可能な簡略化されたモデルを提案し、ハイパーパラメータ推定および周辺事後確率最大推定 (MPM 推定)を行う。また、より簡単化した梯子モデルを提案し、2次元への応用を試みる。


2022年05月30日

2022年度 第1回 CMSAIコロキウム
「AutoML:最適停⽌の観点から」

日時:2022年05月30日 17時10分〜

場所:Zoom ※参加の際ご所属とお名前の表示をお願い致します


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講師:日野 英逸(統計数理研究所 モデリング研究系教授)


<要旨>

機械学習⼿法を実問題に適⽤する際には、モデルのハイパーパラメタを適切にチューニングする必要がある。情報量規準やクロスバリデーションを⽤いて機械的に適切なハイパーパラメタを求める⽅法はあるが、複雑なモデルの学習には⼤きな計算コストが必要となり、網羅的なハイパーパラメタ探索は現実的でない。ベイズ最適化は⼀般に効率的なブラックボックス最適化のための⽅法として広く⽤いられているが、それに伴う計算コストや消費電⼒は機械学習⼿法の適⽤において⽀配的である。本講演では、ベイズ最適化を適切なタイミングで停⽌させる⽅法論を紹介する。また、ハイパーパラメタ探索の特別な場合として、深層ニューラルネットワーク構造の設計プロセスを⾃動化するためのフレームワークであるニューラル・アーキテチャ・サーチ(NAS)の問題と、その最適停⽌⼿法についても述べる。


2022年03月28

中部大・基生研・生理研連携セミナー
「AIと生命システム」

主催:基礎生物学学研究所
共催:中部大学,
生理学研究所
連携:AI数理データサイエンスセンター,創発学術院

2022年0207

1中部大学AI数理データサイエンスセンター国内セミナー
動物の餌追跡/天敵回避におけるナビゲーション戦術の探究 〜多様な空間スケールを舞台に捕食者と被食者の動きの合理性を探る〜

場所:Zoom ※参加の際ご所属とお名前の表示をお願い致します

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講師:西海 望(基礎生物学研究所 神経生理学研究室 学振特別研究員)


<要旨>

餌を食べることそして捕食者に食べられないことはどちらも生存する上で極めて重要な要素となります.捕食者と被食者はこれら二つの要素がぶつかり合う関係にあり互いに相手に打ち勝つように戦術を構築し長い共進化の道を歩んできました.私は捕食者と被食者の攻防の中でも特に移動における駆け引きに着目して様々な分類群を対象に両者のナビゲーション戦術の検証を進めまたそのための研究技術の開発を行なってきました.

本講演の前半では1. ヘビとカエルの駆け引き 2. コウモリの超音波照射における戦術, を中心にいくつか研究事例を紹介します.講演の後半では戦術のさらなる探究に向けた技術開発の取り組みを紹介します.全体を通して捕食者と被食者のナビゲーション研究が生態学や工学情報学などを舞台に今後一層発展していくものであることをお伝えできれば幸いです.

2022年01月27日

第2回 中部大・基生研・生理研連携セミナー
「AIと生命システム」

主催:生理学研究所
共催:中部大学,基礎生物学研究所
連携:AI数理データサイエンスセンター,創発学術院

2021年12月吉日

CMSAIパンフレット公開

2021年11月18

東海デジタルフォーラム2021
主催:東海国立大学機構教育基盤総括本部,シームレス数理・データ科学教育共創部門
藤吉教授がパネルディスカッション「東海地域の大学におけるデータサイエンス教育の取り組み」に参加

2021年10月28日

主催:中部大学URA組織
連携:AI数理データサイエンスセンター,創発学術院
共催:基礎生物学研究所,生理学研究所

2021年10月17日

CMSAI キックオフシンポジウム
「Digging into AI
-人工知能の深層へ」

主催:AI数理データサイエンスセンター
共催:創発学術院

2021年10月6

CMSAI ロゴ公開

ロゴの意味:
7つのノードと8つエッジで構成されるグラフは,連続するエッジの組み合わせで当センターの略称C-M-S-A-Iを表現する.また,一辺を欠いたキューブにも見えることにより,人々の記憶に強く残ることを期待している.本学創発学術院との連携関係を表す類似のロゴデザインにもなっている.