地球―宇宙資源探査 ～大規模データプロセッシング～

[36-01] 地球科学プロセス抽出のためのデータプロセッシング技術

^〇桑谷 立¹、永田 賢二²、岡田 真人²、駒井 武¹ (1. 東北大学、2. 東京大学)

観測・分析技術の発展は,我々に高次元・大量の地球科学データをもたらした.しかしながら,得られたデータから,我々が本当に知りたい本質的な情報を抽出することは困難である.特に,対象とする系を記述するモデルが未知であるような場合は,データからどのように潜在的なプロセスや構造を抽出すればよいのか,系統的な手法は未だに存在しない.本講演では,重回帰分析や主成分分析などに代表される従来型の多変量解析を地球科学データに適用した試みを幾つか紹介することで,その有効性や地球科学プロセス抽出のための系統的方法論構築に必要な課題について議論する.近年,情報科学をはじめとする様々な科学分野において,「スパースモデリング」と呼ばれるデータプロセッシング技術が大きな注目を集めつつある.スパースモデリングとは,高次元データからデータを記述する本質的な少数の次元を選択するデータ解析技術の総称であり,従来型の多変量解析を刷新するポテンシャルを持つものと期待されている.本講演では,スパースモデリングなどの新しいデータ駆動型情報処理技術についても紹介し,次世代の資源探査に果たす役割について展望を述べたい.