[過去ログ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002レス)
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453: (ワッチョイ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)14:58 ID:y1e76VYX0(1/6) AAS
http://pfi.kishou.go.jp/Presen2019/2_shimizu.pdf
https://www.nict.go.jp/publication/shuppan/kihou-journal/houkoku65-1_HTML/2019R-02-04(02).pdf#page=4

MP-PAWR及びPAWRの高空間分解能な観測データを教師データとし、
従来型現業気象レーダーで取得される従来データとの 4次元関係(空間+時間)を機械学習することで、
従来型レーダーの4次元情報から線状降水帯等の積乱雲群の発達を
低コストに予測する手法を開発する

線状降水帯をAIで予測するプロジェクトが始まった
https://i.imgur.com/d1xgflH.png
https://i.imgur.com/bQADDeE.png
454: (ワッチョイ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)15:00 ID:y1e76VYX0(2/6) AAS
https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/supercomputer/ofp/service/olympic.php

>最先端共同HPC基盤施設(JCAHPC)と理化学研究所計算科学研究センター(理研R-CCS)は、2020年東京オリンピック・パラリンピック期間中に、
>関東地区における「ゲリラ豪雨」リアルタイム予報と情報配信を協力して実施する予定です。

>今回はOakforest-PACSシステム上で、理研R-CCSの開発した「SCALE-LETKF」コードを使用して、
>埼玉大学に設置されたMP-PAWRの観測データに基づき、リアルタイムシミュレーション及びデータ同化による予測を行います。

線状降水帯の予測も京超えのスパコンを占有使用することで、
予測が可能となる
457
(1): (ワッチョイ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)15:33 ID:y1e76VYX0(3/6) AAS
>>455
雲が発生してからでは遅い場合もある
積乱雲は急発達するので。
464: (ワッチョイ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)18:36 ID:y1e76VYX0(4/6) AAS
>>463
・どの場所で
・どういう強さで
・どのくらい降るのか

この三つを正確に予測しないと、空振りになったり、
間違った避難をしてしまう可能性がある
467: (ワッチョイ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)23:18 ID:y1e76VYX0(5/6) AAS
俺の調べた限りでは、気象予測も頭打ちらしいな
予報精度はこの5年間でちっとも向上していない

気象庁は一昨年辺りにスパコンの処理能力を向上させるため、新型スパコン(Cray製)を導入したが、
予報時間を延長できたりしただけで、精度自体は上がっていない

雲の物理過程をモデル化した方程式や数式に改良をしたり、そういう質的な精度向上もうまくいっていないようだ

頭打ちの根本原因は、高信頼性のある初期値の作成方法に限界にあると見た

2025年までの間に、全球モデル(GSM)の高解像度化が予定されているが、
その高解像度化に伴って初期値(観測データ)も高解像度化する必要がある
それも地球全体で。
省4
468: (ワッチョイ 31c8-VQSO [180.39.126.193]) 2020/07/06(月)23:19 ID:y1e76VYX0(6/6) AAS
長期的な予報の精度向上は見られないが、
比較的短期的で、ミクロな現象であるゲリラ雷雨の予測には精度向上が見られる
(ただし高密度な観測網がある日本に限る)

関東域の密なアメダス観測データと、新型MP-PAWRを組み合わせて、超高解像度の初期値を作れるようになっている。
この初期値を模擬実験(シミュレータ)に同化させて予測させるのが従来の手法。

しかし最近は、MP-PAWRで捉えた雲の発生、発達、衰退までの全過程を
「機械学習(AI)」に学習させて、次の雲の状態を予測できるようになった。

この次世代の手法を使えば、わざわざ手の作り込んだ数式を考えたり、模擬実験させなくても、
気象レーダーの観測値だけで気象予報ができるようになる。

しかしこれは気象レーダーの守備範囲でのみ適用できる手法で、
省1
487: (ワッチョイ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:21 ID:/w+C1tBi0(1/9) AAS
平成30年度 「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」※昆虫脳
成果報告書
http://www.rist.or.jp/sc/report/h30/h4-2_h30.pdf
https://i.imgur.com/Vt9oZar.png

計算性能上、ポスト京(富岳)は詳細モデルレベルで昆虫全脳規模での実時間シミュレーションが可能である。
本提案においては、定位行動を念頭に、昆虫脳の詳細な入力から出力までのリアルタイムシミュレーションと
データ同化を通して昆虫脳の物理的知能的な構造・機能を探る事を目指す。

昆虫脳は原始的ながらも、多種感覚統合、連合学習、顔認識、
空間学習、探索行動など、知能と呼ばれる様々な特性を網羅している。

驚異的な識別率を誇る画像認識を可能にしたCNN(深層学習)は哺乳類脳の視覚系の構造を反映しているが、
省6
488
(2): (ワッチョイ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:22 ID:/w+C1tBi0(2/9) AAS
小さくて単純な構造でも、複雑で高度な能力を実現している昆虫脳を調べることで、
”知能”の本質を理解することができる。

また、極めて原始的な意識が発生しているとされる昆虫脳を詳細にシミュレートすることで、
意識の発生条件、意識の神秘を調べることができる。
491: (ワッチョイ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:42 ID:/w+C1tBi0(3/9) AAS
昆虫でも、餌の匂いやメスのフェロモンを嗅いだ際、あるいは物体を認識したときに
主観体験(クオリア)が生じていると推測されている。

だが、知能が低くメタ認知が弱いため、意識を感じてることに気付いていない可能性もある。

更に、細かい行動選択をすることから、
内発的動機(自我)が発生してると考えられている。
492
(1): (ワッチョイ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:42 ID:/w+C1tBi0(4/9) AAS
>>490
あくまでも知能という機能の理解をするために、昆虫脳のシミュレートをします。
493: (ワッチョイ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:45 ID:/w+C1tBi0(5/9) AAS
人間の脳の神経細胞は、1000億個の神経細胞から成っているといわれるが、
それにくらべると昆虫脳の構成する神経数は 10-100万程度であり非常に少ない。
しかしながら、基本的な分子メカニズム、電気生理メカニズムは昆虫と哺乳類ではほぼ同等である。
494: (ワッチョイ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:47 ID:/w+C1tBi0(6/9) AAS
知覚・認知・運動・注意・感情・意思決定・思考といった脳の機能を全て説明できる統一理論っぽいものがある
それが「自由エネルギー原理」
https://i.imgur.com/l4tnc01.png

自由エネルギー原理では、
外界に関する生成モデルと現在の認識から計算される変分自由エネルギーを最小化するために
1) 脳状態を変えることによって正しい認識に至る過程 (perceptual inference)
2) 行動によって感覚入力を変えることによって曖昧さの低い認識に至る過程 (active inference)

の二つを組み合わせていると考える。
495: (ワッチョイ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:49 ID:/w+C1tBi0(7/9) AAS
この理論において”意識”とは、
「自由エネルギー原理における推測と生成モデルとを照合するプロセス」そのものであり、
イマココでの外界についての推測と、非明示的な前提条件の集合である生成モデルとが一体になって意識を作り上げている。と考える。

自由エネルギー原理 とはつまり

→「脳内の生成モデルで感覚入力を予測し、実際(外界)との予測誤差を最小にする行為及び現象(意識)」
を説明する数式、および理論のことである
496: (ワッチョイ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:52 ID:/w+C1tBi0(8/9) AAS
意識が実際に発生しているか、その意識レベルを確認する方法として、
脳内の「統合情報量」を計算する手法がある。
https://i.imgur.com/fXqXqxc.png

この理論は難しくてよくわからない
497: (ワッチョイ 45c8-ucCN [180.39.126.193]) 2020/07/09(木)00:55 ID:/w+C1tBi0(9/9) AAS
反実仮想情報生成理論というものもある
https://i.imgur.com/xkaBL1D.png
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