2022 Fiscal Year Research-status Report
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20K19764
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| Research Institution | Hitotsubashi University |
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Principal Investigator |
城田 慎一郎 一橋大学, ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター, 准教授 (90845918)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ガウス過程 / 空間統計 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ガウス過程に関しては、これまで大規模な位置情報が与えられている下での近似手法の開発など、スケーラビリティに関する研究を行なってきた。この手法は、原則としてガウス過程の共分散構造を仮定した上で、できるだけ精度良く近似したまま、スケーラビリティを達成する方向性が探求されている。一方で、深層学習などでは、より多くのデータを用いて、多くのパラメータを含む表現力の高い共分散構造の学習がテーマである。また、データによっては、モデルが持つ不確実性の評価が重要になるため、とりわけベイズ統計の観点から、複雑な共分散構造を持つガウス過程のモデリング・推定手法を検証してきた。
直近では、より現実的なケースとして、空間がいくつかのグリッドに分割され、グリッド内においては定常な共分散を持つようなケースを検証している。これらのケースは空間統計の文脈でも先行研究が見られるが、グリッドの分割をデータからどのように推定するかが重要になる。現在いくつかのモデリングの方向性を検討しており、それらの実装及びパフォーマンスを検証している。
実データとしては、衛星LiDARの画像データを想定している。衛星LiDARデータは非常に広範囲の精緻な地形データを観測する。一方で、衛星から照射されるレーザー情報は軌道に沿って観測されるため、観測されていない軌道間のデータは補間する必要がある。地形に関するデータは非常に複雑な空間的共分散構造を有しているため、本テーマの検証に適したデータである。これらのデータの取得に関しては、関連研究の研究者にデータ提供の打診を行っており、必要であれば、データ使用料を計上することになる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2022年4月より、前所属先から現所属先への異動があった。準備を整えるために、複合機を購入している。
異動があったため授業準備などにより一時的に遅れたが、必要な機材を購入し準備は整った。
計算リソースについては、現在使用しているものを継続して利用する予定であるが、追加のリソース確保の必要が生じた場合には購入を検討する。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後はまずデータの整備を進めていく。
衛星データを利用予定であるが、現段階では無料で取得できるデータを利用できる予定なので、こちらの利用を想定している。
2023年度は研究助手雇用の目処も立っているので、具体的なタスクが発生次第雇用し、解析の手伝いをお願いする予定である。
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| Causes of Carryover |
世界的な渡航費の高騰などを理由に、海外出張の予定を見送ったため。
2023年度も引き続き高騰が予想されるため、海外出張に関しては必要なものだけにとどめる予定である。
また、計算機の購入を予定していたが、現在所有している計算機で対応できたので購入を見送っている。2023年度は必要に応じて計算機の購入も検討する。
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