データサイエンスからみる様々な世界
データを駆動とした新たな学問として脚光を浴びているデータサイエンスは，情報科学や統計を基盤とした科学的技術を用いてデータから新たな知見を引き出すものであり，機械学習をはじめとするAI技術と深く関連しています．科学的技術をツールとして扱えるようになることで，様々なデータや分野に適したモデリングが可能となります．これまで私は，データ同化や時系列モデリングを中心に，南極氷床の表面質量収支(氷床がふとっているか，やせているか）を軸にした研究を行ってきました．現在は機械学習による降雪をもたらす雲の自動検出を試みています．南極や北極は，人による観測，ということ自体が大変難しく，データはとてもスパースになっています．観測データがない場所の予測精度を向上させるため一つのパラメータとして雲画像を取り込んで，降雪量推定モデルを構築し，南極氷床全体の涵養量を予測することに取り組んでいます．
研究テーマ
担当科目
研究業績及び受賞歴
著書
学会活動・社会活動
学生の皆さんへのメッセージ
研究テーマ
・南極域における降雪量推定モデルの開発
・機械学習による衛星雲画像を用いた降雪をもたらす雲の自動検出
・両極域における降雪からみる熱収支メカニズムの違い
・確率台風モデルを用いた将来気候下における日本周辺の台風のふるまい
・発達障害のある人の脳メカニズムの解明・時間順序問題の解釈
担当科目
研究業績及び受賞歴
著書
学会活動・社会活動
【学会活動】
日本気象学会，日本雪氷学会，日本地球惑星科学連合
人工知能学会，American Geophysical Union 各会員
学生の皆さんへのメッセージ
日々，皆さんの身の回りや，インターネットの世界にはビッグデータと呼ばれる多様な情報が沢山ちらばっています．データを紐解く，というのは大げさですが，統計というツールを使って，新たなデータの顔を探してみませんか．