第11回 理研・京大データ同化研究会
概要
日時 | 2019年12月24日(火) |
場所 |
京都大学大学院理学研究科 6号館 6-809 |
言語 | 日本語 |
研究会趣旨
データ同化は、近年応用数学分野で発展が著しい不確実性定量化(Uncertainty Quantification: UQ)と関係が深く、 数理モデル(数理科学)、シミュレーション(計算科学)と現実世界のデータ(データ科学)が結びついた学際的科学である。 その理論的背景には力学系理論・確率論・微分方程式論・数値解析およびデータサイエンスに基づく幅広い数理科学分野が広がっており、 その応用は気象学にとどまらず予測に関わるすべての科学へとおよぶ。 加えて、その研究は最適化・制御、将来予測の高度化、意志決定に資する定量化など社会への波及効果も極めて高い。
本研究会は、理研R-CCSデータ同化研究チームと京大数学教室の応用数学グループとの間の数学応用連携を実質的なものとして深めるため、 2013年8月からこれまで10回に渡り、それぞれの研究室の活動を互いに紹介してきた。 第11回となる今回は、前回に引き続きデータ同化をコアとしつつも数理的側面のスコープを広げ、理研数理創造プログラム(iTHEMS)とも連携し、 近年急速に発達するAIとデータ同化の融合に関して議論を深め、参加者の意識共有を図る。
プログラム
時間 | 講演者 | 内容 |
---|---|---|
15:00-15:10 | - | 趣旨説明 |
15:10-15:40 | 雨宮新 (理化学研究所) |
機械学習を用いたモデルバイアス補正:Lorenz96モデル実験 |
15:40-16:10 | 大塚成徳 (理化学研究所) |
LSTMによる三次元降水ナウキャスト手法 |
16:10-16:30 | - | 休憩 |
16:30-17:30 | 中野直人 (京都大学) |
機械学習的手法を用いたデータ駆動的モデリング |
17:30-18:00 | - | 総合討論・まとめ |
参加申し込み
参加申し込みは締め切りました(当日参加で聴講は可能です)。
主催・共催
主催
- 理化学研究所 計算科学研究センター データ同化研究チーム
- 京都大学 大学院理学研究科
共催
- 数理創造プログラム (iTHEMS)
- 開拓研究本部三好予測科学研究室
これまでの理研・京大データ同化研究会
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