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ネットジャーナル48

機械学習を高度化し工学と生命科学・化学・物理学をつなぐ

――機械学習にはどのような可能性があるのでしょうか。

博士(工学)瀧川 一学

瀧川 私はもともと機械学習をテーマとする工学系の研究者ですが、京都大学でバイオインフォマティクスに関わることで生命科学や化学の分野の知識も得て、両方をつなぐポジションで研究できることがとても面白いと思っています。それぞれの専門家が共同研究の形でコラボレーションすることはありますが、お互いの文化の違いが高い壁になってしまうケースも少なくありません。

情報科学はデータから新たな知見を得るための道具であり、道具が高度化すれば今までにない新しいものが発見できます。近年はさまざまな分野で大量のデータが公開され、多様な活用の仕方が出てきています。分野によってデータの構造や条件、特徴などは異なりますが、分野に特化した解析技術を個別に用意するのではなく、できるだけ汎用的な技術を確立することが重要だと考えます。とはいえ、あまり汎用的すぎると使い勝手がよくないこともあるので、その中間的な機能を実現するには、工学と多分野の両方の知識に精通していることが求められます。工学的な立場からは、どのようにデータを利活用するかという方法を考えることと、その方法を使うとどのようなことができるのかを保証すること、その二つを意識していきたいと思います。

(2016/4/xx)

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