データサイエンス×理工学が、
まったく新しい世界を生み出すチカラに。
AIが膨大なデータを取り込み、自ら学んで分析し、 価値ある知見を引き出す「データサイエンス」こそが、未来を切り拓くためのマスターキーといえます。 本学の研究から、まったく新しい世界の一端に触れてみてください。
被災エリアで人を見つけ、ネットワークに接続!
自動飛行ドローンを開発中
システム理化学科 数理情報システムコース
董 冕雄 教授
私たちの研究室では、耐災害用ネットワークにドローンを取り入れようとしています。想定しているのは、地震などの自然災害で携帯電話の基地局がダウンし、通信不能となるケース。そうなると、被災エリアの内部と外部の情報伝達ができず、安否確認なども難しくなります。
そこで私たちは、1)内部の人々が持っている携帯端末をD2D※1でネットワーク化し、2)内部に飛ばしたドローンと1のネットワークを接続して、3)ドローンを媒体に外部の基地局との通信を可能にするというシステムを構想し、研究を続けています。1は人、2は地、3は天ということで、「天・地・人ネットワーク」と名付けました。
現在は注力している2のキーテクノロジーとなるのが、AIを活用したドローンの自動飛行で、これはまさにデータサイエンスの領域です。搭載カメラから入力された映像をリアルタイムで解析し、周囲の環境を識別しながら飛行して人を探す。この一連の動作を自律的に行うことができるアルゴリズムを開発中です。ドローンには当然軽さが求められますが、このような高度な処理を、できるだけ軽量化した環境で実現するのは非常に難しく、研究者の腕の見せどころといえるでしょう。これから数年をかけ、システム全体を実用レベルに仕上げる予定です。
※1 端末(デバイス)同士の直接通信を可能にしたネットワークの一形態で、DevicetoDeviceの略称。
機械学習を活用し、
より高精度な洪水予測で地域を守りたい
創造工学科 建築土木工学コース
中津川 誠 教授
近年は道内外で自然災害が多発していますが、地球規模の気候変動がもたらす水害は、今後も頻発することが予想されています。そのため、確実な避難行動などにつながる、より高精度な防災情報が求められています。
私たちの研究室では、おもに河川やダムを対象とした洪水予測に取り組んできました。大雨による河川水位の上昇やダム流入量の増加を物理的に表す数理モデルをつくり、そこに予測雨量を入力してそれらを予測するものです。しかし、思うように精度が上がらず、数年前からは学内の知能情報学分野の小林洋介准教授に協力いただき、スパースモデリング※2などの機械学習※3を活用した予測をおこなってきました。降雨量や河川水位,ダム流入量など、膨大な観測情報を収集し、予測精度の向上を図っています。
こうしたデータサイエンスの活用は、防災に限らず、宇宙からロボットまで、現代のあらゆる研究を下支えしています。私たちの研究も、学内の知能情報学分野との連携なしにはあり得ません。分野の垣根を越え、地域が直面する課題を解決するための先端的な研究に触れられるのが、本学で学ぶ大きな魅力だと思います。
※2 事象に内在するスパース性に着目して、データ構造などをモデル化する技法。スパース性とは少ない情報から物事やデータの本質的な特徴を決定づける要素はわずかであるという性質を意味します。
※3 AIに膨大なデータを比較させ、特定のパターンを見つけさせる手法。このプロセスを経て、新たなデータに対する予測が可能となります。
農業を子に継がせたくなる生業へ!
データサイエンスで新しい食の価値をつくりだす
システム理化学科 化学生物システムコース
徳樂 清孝 教授
一次産業の後継者不足、エネルギー問題により、北海道の主要産業である一次産業は危機的状況に陥っています。国の根幹をなす食の安定供給のためには、一次産業を我が子に継がせたくなるような豊かで魅力的な生業へと変えること、さらには、化石燃料を極力使わない持続可能な産業へと変えることが必要です。
私たちはこれまで、様々な天然物に含まれる物質やその機能を一斉に分析し、情報化する技術を開発してきました。現在、開発した技術を駆使し、北海道東部の白糠町に自生するアイヌ伝承有用植物をはじめとする様々な植物を評価、その栽培や加工技術の開発を行っています。また、食物の機能性/栄養/風味などの科学的情報だけでなく、伝統/伝承に基づく食文化やレシピ、作り手の思いを融合した、食べ手の心に響く食の情報を食べ手と共有する新しいシステムの構築に取り組んでいます。本プロジェクトは、2022年にJSTの共創の場形成支援プログラムに採択され、現在、様々な自治体、大学、企業と共に研究開発を推進しています。
都市・交通を「見える化」し、
より豊かで幸せな未来のまちの姿を追求
創造工学科 建築土木工学コース
有村 幹治 教授
私たちの研究室では、さまざまな統計データを活用し、持続可能な都市と交通システムをデザインするための研究を進めています。従来は各世帯にアンケート用紙を配布し、1日の行動パターンを答えてもらうパーソントリップ調査など、アナログな手法しかありませんでした。しかし現在ではそれらに加え、スマートフォン、GPS、ETC2.0などから収集したビッグデータをもとに、人や自動車などの動きを非常に高精度で把握することができるようになりました。
人体に例えれば、CTスキャンのようなイメージです。都市内部をスキャンし、現状を把握したうえで最適化を模索していく。具体的には、自動運転バスをはじめとした新しい交通の導入や、公共施設の再配置など、多様な発想で課題を解決していきます。
北海道の小人口化は、全国平均よりも10年先を進んでいます。それはつまり、この土地から、日本のまちづくりの新たなかたちを提案していけるということでもあります。より豊かで幸せなまちの姿を、ともに追い求めてみませんか。