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より深い知識を得るには、さらに、そこで、人間が立てた仮説に基づいて、新たにデータを収集し、データマイニングを実施し、徐々にその原因まで明らかにしていくという、フィードバック作業も、必要になります。このような、フィードバック方式のデータマイニングを、受動的な一回限りのデーターマイニングと分けて、アクティブデータマイニング、と呼びます。では最後に、今日お話しいただいたデータマイニングの手法を使って、本田先生ご自身が取り組んでおられるご研究について御紹介ください。私は、主に人工衛星が取得した、地球や惑星の画像からのデータマイニングを行なってきています。え、特に最近では、え、空間・時間で変化するような、気象や、植物の活動度のデーターから、長期変動や、え、隠された変化のパターンやルールを、データマイニングの手法で取り出そうとしています。た、二次元の画像を、立体的に見えるように表示できるバーチャルリアリティーシステムを使って、え、衛星画像から、得られる、時間と空間の情報を、え、同時に見えるようにして、え、発見に役立てる、ことも考えてみたいと思っています。え、た、二千七年九月に、宇宙航空研究開発機構、JAXAのH2ロケットによって打ち上げられた、衛星かぐやが、現在月の探査を行なっていますが、皆さん御存じでしょうか?あのこのかぐやには、NHKとJAXAが共同開発したハイビジョンカメラが載っていますが、このカメラによる、撮影のサポートも行なっています。皆さんも、テレビや新聞などで、月面に沈む美しい地球の映像や、クレーターに覆われた月面の映像を目にされたことと思います。ええ、ええ。データマイニングとは直接関係はないのですけれども、え、アクティブマイニングのお話にも出ましたように、やはり、良質のデータを取得することが、発見のスタートポイントですので、今回のかぐやでの取り組みは非常に良い経験になっており、え、今後の研究にも、生かしていきたいと思っています。今週は理学部の本田理恵准教授に、発見するコンピュータ、人工知能とデータマイニングというテーマでお話しいただきました。
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