出展者情報
MathWorks Japan
MathWorksオンラインブースをご覧いただき、ありがとうございます。出展者セミナーの資料や地球科学向けのデモのご要望などございましたら、お気軽にプライベートメッセージやMathWorksのお問い合わせページよりご連絡ください。
講演者: Loren Shure, Ph.D. in geophysics, MathWorks
内容: MATLABには、少ないコーディングで地理空間データの取り扱いと表示をより簡単にする機能が多数あります。セミナーでは、地球物理学者であり、MATLABの専門家でもあるLoren Shureが、MATLABを使って地震に関する2つの異なるデモを実演し、以下について解説します。(英語講演)
- 地理空間データへのアクセスと視覚化
- ビッグデータの活用
- 再現性のある研究
講演者 Loren Shureについて:
Loren ShureはMathWorksに30年以上在籍しており、最初の27年は複数のMathWorks製品の共同開発に携わったほか、MATLAB言語の開発においても主要なコントリビューターとして従事しました。現在はアプリケーションエンジニアリングチームに所属しており、よりお客様に近い立場でMATLABの導入を支援しています。
Loren ShureはMIT (マサチューセッツ工科大学) より物理学の理学士号を、カリフォルニア大学サンディエゴ校スクリップス海洋研究所より海洋地球物理学の博士号を取得しています。また、ブログ「The Art of MATLAB」においてMATLABに関する最新情報を執筆しています。
ディープラーニング：マルチスペクトル画像のセマンティックセグメンテーションの例
MATLAB Oil and Gas Conference 2019: Seismic Analysis with Wavelets and Deep Learning
一次元信号に対してのディープラーニングもカバーしています。時間情報を考慮したディープニューラルネットワークであるLSTMで学習する方法や、時間周波数変換して 2 次元化、つまり画像化して画像のディープラーニングにかける、などの方法があります。ラベリングもSignal Labelerアプリで行えます。
さらに気になる方へ (References)
アプリ
MATLABには様々な処理・解析をマウスで実行できるアプリがあります。Image registration appは2枚の画像を重ね合わせて被写体の位置を合わせる際に使うものです。ディープラーニングの前処理としてこのような位置合わせが精度向上に効くことがあります。そのほかにも様々なアプリで皆様の解析時間を削減します。
信号処理
Signal Processing Toolboxは、地震波など1次元信号の前処理や解析に最適です。複数信号の時刻同期をする、ノイズ低減をする、明らかに有効な特徴量を抽出しておくなどの一工夫が考えられます。
時間周波数変換
一次元信号も、時間ごとの周波数を求めることで2次元化することができ、画像のディープラーニングとして分類や検出が可能です。Signal Processing Toolbox、Audio Toolboxでこれらの変換を関数一つで実現できます。
ウェーブレット変換を使ったノイズ低減
ウェーブレット変換を使うと、画像を含む信号を異なるレベルの解像度に分解することができます。この技術を使うことで、フーリエ変換を使ったローパスフィルタではどうしても劣化してしまう画像のエッジや特異点を極力保ったまま、ノイズだけを効率的に低減することができます。MATLABのWavelet Toolboxのアプリと関数を使って、手軽にその効果を実感できます。
MATLABには他にも様々な機能があり、ビデオで紹介していますので、ぜひ以下からご覧ください。
例えばMATLAB Onlineを使えば、インストールせずにMATLABを利用できます。
MATLAB Driveはクラウドベースのファイル共有システムで、教員・学生間でファイルを共有が簡単に行えます。
MATLAB Mobileというスマートフォンアプリを使えば、センサーデータを取得し、遠隔授業の中でもMATLABを使って実験・データ解析をすることが可能です。
Teaching with MATLAB in Modern Classroom
より詳しい情報や授業用リソースについては、MATLABとSimulinkを活用したオンライン授業をご参照ください。
アカデミック向けIndividualライセンスの金額は、MathWorksのWebサイトでご確認いただけます。その他の授業利用や全学利用向けのライセンス料金については、お見積もりをご依頼ください。
また、30日間無料で製品機能をお試しいただける評価版もございますので、お気軽にご利用ください。
ご質問等ございましたら、お気軽にプライベートメッセージやMathWorksのお問い合わせページよりご連絡ください。
セミナー: MATLABによる地理空間データの解析と可視化
日時: 6月3日(木) 9:45-10:30講演者: Loren Shure, Ph.D. in geophysics, MathWorks
内容: MATLABには、少ないコーディングで地理空間データの取り扱いと表示をより簡単にする機能が多数あります。セミナーでは、地球物理学者であり、MATLABの専門家でもあるLoren Shureが、MATLABを使って地震に関する2つの異なるデモを実演し、以下について解説します。(英語講演)
- 地理空間データへのアクセスと視覚化
- ビッグデータの活用
- 再現性のある研究
講演者 Loren Shureについて:
Loren ShureはMathWorksに30年以上在籍しており、最初の27年は複数のMathWorks製品の共同開発に携わったほか、MATLAB言語の開発においても主要なコントリビューターとして従事しました。現在はアプリケーションエンジニアリングチームに所属しており、よりお客様に近い立場でMATLABの導入を支援しています。
Loren ShureはMIT (マサチューセッツ工科大学) より物理学の理学士号を、カリフォルニア大学サンディエゴ校スクリップス海洋研究所より海洋地球物理学の博士号を取得しています。また、ブログ「The Art of MATLAB」においてMATLABに関する最新情報を執筆しています。
地球科学データに適用するディープラーニング
衛星画像や現地踏査などの際に撮った写真といった様々な画像、および地震波やレーダ信号といった一次元信号に対して、ディープラーニングを利用した解析が増えています。MATLABにはDeep Learning Toolboxというディープラーニング用のアドオン製品があり、ディープラーニングを始めから終わりまで、ワンストップの環境で実行することができます。ディープラーニング：マルチスペクトル画像のセマンティックセグメンテーションの例
MATLAB Oil and Gas Conference 2019: Seismic Analysis with Wavelets and Deep Learning
MATLABによるディープラーニングのワークフロー
ラベリングから、ネットワークの構築、学習、そして完成したネットワークの実装まで一般的なワークフローで学習を行えます。MATLABは使いやすさを意識して作られています。データセットの選択から学習まで一気通貫でできてしまうGUIベースのアプリなど、皆様のアイデアをすぐに実行できる環境を準備しています。一次元信号に対してのディープラーニングもカバーしています。時間情報を考慮したディープニューラルネットワークであるLSTMで学習する方法や、時間周波数変換して 2 次元化、つまり画像化して画像のディープラーニングにかける、などの方法があります。ラベリングもSignal Labelerアプリで行えます。
さらに気になる方へ (References)
- ビデオ：MATLABを使ったディープラーニング関する様々なビデオをご用意しています。ぜひチェックしてみて下さい。
サンプル集：MATLABのDeep Learning Toolboxですぐに試せます。このようなサンプルをたたき台にして、最短で試作コードを作成することができます。
ディープラーニングとも組合せられる便利な関数・アプリ
MATLABは30年以上の歴史あるソフトウェアであり、学術界、産業界で利用されてきました。特に信号処理、画像処理といった伝統的な分野では、毎リリースごとに関数や機能が拡張されています。また、ディープラーニング以外の機械学習も活用できます。
アプリ
MATLABには様々な処理・解析をマウスで実行できるアプリがあります。Image registration appは2枚の画像を重ね合わせて被写体の位置を合わせる際に使うものです。ディープラーニングの前処理としてこのような位置合わせが精度向上に効くことがあります。そのほかにも様々なアプリで皆様の解析時間を削減します。
信号処理
Signal Processing Toolboxは、地震波など1次元信号の前処理や解析に最適です。複数信号の時刻同期をする、ノイズ低減をする、明らかに有効な特徴量を抽出しておくなどの一工夫が考えられます。
時間周波数変換
一次元信号も、時間ごとの周波数を求めることで2次元化することができ、画像のディープラーニングとして分類や検出が可能です。Signal Processing Toolbox、Audio Toolboxでこれらの変換を関数一つで実現できます。
ウェーブレット変換を使ったノイズ低減
ウェーブレット変換を使うと、画像を含む信号を異なるレベルの解像度に分解することができます。この技術を使うことで、フーリエ変換を使ったローパスフィルタではどうしても劣化してしまう画像のエッジや特異点を極力保ったまま、ノイズだけを効率的に低減することができます。MATLABのWavelet Toolboxのアプリと関数を使って、手軽にその効果を実感できます。
MATLABには他にも様々な機能があり、ビデオで紹介していますので、ぜひ以下からご覧ください。
遠隔授業でも使える！MATLABで授業が楽しくなる方法
MathWorksのクラウドツールを使うと、遠隔授業の中でも、学生に、より積極的に授業に参加してもらうことができます。例えばMATLAB Onlineを使えば、インストールせずにMATLABを利用できます。
MATLAB Driveはクラウドベースのファイル共有システムで、教員・学生間でファイルを共有が簡単に行えます。
MATLAB Mobileというスマートフォンアプリを使えば、センサーデータを取得し、遠隔授業の中でもMATLABを使って実験・データ解析をすることが可能です。
Teaching with MATLAB in Modern Classroom
より詳しい情報や授業用リソースについては、MATLABとSimulinkを活用したオンライン授業をご参照ください。
アカデミック向けIndividualライセンスの金額は、MathWorksのWebサイトでご確認いただけます。その他の授業利用や全学利用向けのライセンス料金については、お見積もりをご依頼ください。
また、30日間無料で製品機能をお試しいただける評価版もございますので、お気軽にご利用ください。
ご質問等ございましたら、お気軽にプライベートメッセージやMathWorksのお問い合わせページよりご連絡ください。
