2020 Fiscal Year Final Research Report
Fundamental theory on the exploratory analytics and the machine-learning scenario construction process, and experimental study on their system frameworks
Project/Area Number |
18H03293
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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Research Institution | 一般財団法人総合科学研究機構(総合科学研究センター(総合科学研究室)及び中性子科学センター(研究開発 (2019-2020) Hokkai-Gakuen University (2018) |
Principal Investigator |
Tanaka Yuzuru 一般財団法人総合科学研究機構(総合科学研究センター(総合科学研究室)及び中性子科学センター(研究開発, 総合科学研究センター, 特任研究員 (60002309)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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Keywords | 探索的分析・学習 / 探索的可視化分析 / センサ・ネットワーク / マテリアルズ・インフォマティクス / スマート除排雪 |
Outline of Final Research Achievements |
ML-based regression may result in a rather low R2 score when the target objects are not uniformly modelled. We proposed a method to improve the regression R2 score. It uses itemset mining for segmenting the data set, and applies ML to each segment to obtain a regression function with a higher R2 score. We extended our exploratory visual analytics framework by exploiting this method. Its application to the experimental data set of ferromagnets improved the R2 of the regression estimation of the Curie temperature. For another application to the urban-scale CPS, we exploited LPWA, and developed a trajectory reporting node. At every minute, it reports its last 1 minute trajectory with 10 sample locations, each within 8m error. This is guaranteed at any speed up to 125 km/h. We developed another node for the fixed-point measurement of snow accumulation. These nodes’ data are used with the probe car data for the exploratory visual analysis to improve snow removing operations.
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Free Research Field |
ビッグデータ応用と探索的可視化分析環境
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
機械学習は対象データ集合に隠れた数学モデルを計算可能関数として求めることであるが、現実問題では、単一ではなく複数モデルが隠れている場合が多く、高いR2スコアの回帰推定を得られない場合が多い。記述子集合やアルゴリズムを試行錯誤的に適切に選ぶだけでなく、不均一なデータ集合を均一なセグメントに分割して個別に機械学習する必要がある。本研究は適切なセグメンテーションを求める新手法を提案し、機能材料探索と都市における要除排雪箇所検出に適用し有効性を示した。都市規模のモビリティ・データとセンサ・データの取得コスト低減のため、LPWAノード端末のデータ圧縮技術も確立し有効性を実証した。
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