| 研究課題/領域番号 |
18K12178
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| 研究機関 | 総合研究大学院大学 |
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研究代表者 |
大西 勇喜謙 総合研究大学院大学, 先導科学研究科, 助教 (50793155)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 科学的表象 / データ同化 / 深層学習 / 科学的実在論 / データのモデル |
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| 研究実績の概要 |
本年度は、データ同化や深層学習に関する研究実践について、調査を進めた。
データ同化については、主要な教科書を元に様々な手法や応用例について調査するとともに、科学哲学における文献調査も行った。また、データ同化を活用されている研究者の協力を仰ぎ、科学基礎論学会の研究例会においてワークショップを開催し、現場の研究者の問題意識について理解を深めた。
深層学習については、近年提案されている、深層学習モデルの挙動や表象のあり方を理解するための様々な技術や、解釈可能性（interpretability）の概念について調査を行うとともに、様々な分野での深層学習の実用例を参照し、目的のモデルが得られた後もその挙動について考察を加えている事例について調査を行った。
その他、昨年度より行っている自然種に関する研究もさらに分析を進め、現在投稿中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
データ同化、深層学習のいずれも、その利用が他分野にわたることから、研究実践の調査に思いの外時間を要した。
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| 今後の研究の推進方策 |
データ同化に関する研究、及び深層学習に関する研究のいずれも、今後は哲学的分析に進み、今年度中に論文としてまとめたい。また、COVID-19の影響を鑑みつつ、可能であれば海外で滞在研究を行い、研究の改善に役立てたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
データ同化研究に係り予定していた海外滞在研究を取り止めたため。また、資料の多くが所属機関から利用可能なジャーナル論文であったため。次年度は、COVID-19の影響を鑑みつつ、海外滞在研究、もしくは海外研究者の招聘に充てたい。
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