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- 日本知能情報ファジィ学会中国・四国支部大会において土肥 直樹さんが支部奨励賞を受…
令和４年３月７日、オンライン開催された「令和3年度 第26回日本知能情報ファジィ学会中国・四国支部大会」において、土肥 直樹さん(大学院修士課程 電子・光工学コース １年)が支部奨励賞を受賞しました。本賞は、中国・四国支部主催で行われる対象年度の学術講演会で発表した若手会員を対象とし、同支部の関連する学問・技術において、若手研究者の研究を奨励することを目的に贈られる賞です。同会における一般講演９件の発表のうち、優れた講演と審査された2件に与えられました。
土肥さんの発表したテーマは「Recurrent Neural Network を用いた新型コロナウイルス感染者数予測の検証」です。
RecurrentNeuralNetwork(RNN)は、系列データを学習することが可能なAIアルゴリズムの一種で、文章生成や文章分類の分野に多く利用されています。一方で株価変動や感染症例数の変動などの時系列予測は難しく、これまでの統計数学を使ったアルゴリズムの方が予測精度が高いとされています。本発表では、複数種類のRNNを用いて新型コロナウイルス感染者数の予測を行い紹介しました。
感染者数のみや、複数の感染状況などを入力した数種類のAIを作成・提案し、統計数学を使ったアルゴリズムと比較しました。その結果、複数の感染状況を入力した２つのAIアルゴリズムの予測誤差が、統計的な方法よりも性能が良いことがわかりました。本研究が進む事で、新型コロナウイルス感染症の感染者数だけではなく、流行性インフルエンザ感染症や他の感染症の感染数を予測するなど、他の時系列データの予測もできるようになる可能性があります。
受賞を受け、土肥さんは「この度は支部奨励賞を受賞することができ大変光栄です。日々、ご指導いただいている星野 孝総准教授(システム工学群)及びSoft Intelligent System On chip研究室の皆様に深く感謝しています。今後の研究により、さらなる結果を出せるよう日々精進していきたいと思います」と語ってくれました。
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