資源探査に関する研究の動向と大規模データプロセッシング

[3K0701-08-01] Application of the sparse isocon method to resource exploration

○Tatsu Kuwatani^1,2, Shotaro Akaho³ (1. Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC), 2. Japan Science and Technology Agency (JST), 3. National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST))

Keywords:Data-driven, Sparse, Chemical composition

資源形成メカニズムの本質は物質移動である。しかしながら，我々が手にできる岩石試料の化学組成データから，元素の増減を定量的に見積もることは非常に難しい (Gresens, 1967)。これは，元素組成データが絶対値ではなく定数和条件を満たすような相対値から構成されることに由来する。最近，我々は，複数試料の元素組成データから適切に相対値同士を比較するための基準を自動決定し，物質移動量を定量的に推定する方法，スパースアイソコン法，を提案した。提案手法は，疎性モデリング（自然界に内在する疎性に基づいて，高次元データから少数の重要な基底を抽出する数理的枠組み）を活用することで，最も物質移動量が少ない元素を決定することが可能である。講演においては，スパースアイソコン法の原理を簡単に説明するとともに，資源探査分野に適用した研究例を紹介する予定である。