データモデリング ―データを紡ぎ，知を編む― Data Modelling （DM）
データサイエンスの醍醐味は様々なデータを扱いながら、関連分野はもちろん数学やプログラミング、統計学などの知識を有機的に結びつけ、データの吟味を重ねながら、実社会で評価または実用可能な「知」の形をつくり上げていくところにあります。データのあるところ、分野の垣根を越えて広がりのある研究を展開できるのも大きな魅力です。研究室ではデータと真摯に向き合い、新しい「知」の形を求めて研究を進めています。
- 教授 ： 島津 秀康
- 准教授 ： 力丸 佑紀
- キーワード ：
- データ解析 モデリング
分野を問わずいかなるデータも取得からその記述、解析からモデリングとその解釈、評価にいたるまで共通する一連の流れを経て、データから「知」が形づくられていきます。言いかえれば現象の現身であるデータの構造や特徴を的確に捉えて推論を重ね、当該分野の知識に相補的な「知」の創出を目指す過程がデータサイエンスのひとつの考え方です。研究室では各々が取り組む興味や分野は違っても、データという暗黙のうちに蓄積された知を形式化された知として表出化するための基盤を共有し、ある特定のデータのみに精通した専門家よりも、多様なデータを紡ぎ「知」を編める専門家を目指します。そのため、研究室で取り組んでいる課題はデータサイエンスの基盤を支える理論的なものから、国内外の様々な分野の専門家と協働する分野横断型のものまで多岐にわたります。
研究室NEWS
島津 秀康
「データ」―「視点」―「モデル」を結ぶ知識創出のプロセスを重視しながら、様々な分野の専門家と共同で研究を進めています。中でも生物、生態、環境データ、生物多様性に関連するテーマにこれまで多く取り組んでいます。
力丸 佑紀
「道標となる知」を意識し疑問に立ち向かう中で得た原理を統一的に説明する理論研究をメインに進めています。特に空間データのモデリングに興味があります。その他、「扱いやすく見通しのよいデータをどのように構築するか」というデータサイエンスのスタート地点となるデータ自体のモデリング理論の研究や、中高大が連携したデータサイエンス教育の開発も始めています。
生物?生態?環境データモデリング
生物多様性
世界で生物多様性が時間的、空間的にどのように変化しているのか、生物多様性をはかる枠組みの構築から、生態系の観測につきものの不完全データの解析とモデル構築を通して生態系が温暖化や様々な環境変化にどのように呼応し変化しているのか、計量的な理解を進める取り組みをしています。
生物の生活史
生物が温度などの環境条件に応じてどのように成長、繁殖、寿命といった「生活史」を多様に変化させるのか、体内でのエネルギー配分の視点から数理モデルを構築し生物多様性との関係もさぐっています。空間データモデリング
ひとくちに空間データといっても様々ありますが、ここでは連続的に広がりのあるデータを対象としています。たとえば、耕作地での作物の生産量や地価、宇宙の温度などです。空間上の各地点が互いにどのように影響しているか、ある地点の値を決めるのにどのような値が影響しているか、などを探っていきます。
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