東京工芸大学厚木キャンパス事務部入試課 橋本俊之主事、工学部工学科情報学系 北島良三助教らのチームは、地球惑星科学分野データにおけるAIモデル作成コンテスト「GeoSciAI 2024」で、3分野の課題のうちの「太陽観測データからの太陽フレア発生予測」で最優秀賞を受賞しました。
東京工芸大学「太陽観測データからの太陽フレア発生予測」
東京工芸大学厚木キャンパス事務部入試課 橋本俊之主事、工学部工学科情報学系 北島良三助教らのチームは、地球惑星科学分野データにおけるAIモデル作成コンテスト「GeoSciAI 2024」で、3分野の課題のうちの「太陽観測データからの太陽フレア発生予測」で最優秀賞を受賞。
本チームは、東京工芸大学事務局入試課員でチーム代表の橋本俊之主事、榎本理恵講師(国士舘大学)、川又泰介助教(茨城大学)、北島良三助教(東京工芸大学)、坂本真仁講師(金沢工業大学)の4大学による教職協働のメンバー構成となっています。
本チームは、日本地球惑星科学連合が主催する、地球惑星科学分野データにおけるAIモデル作成コンテスト「GeoSciAI 2024」で気象分野と宇宙天気分野の2つの課題に挑戦し、宇宙天気分野の課題「太陽観測データからの太陽フレア発生予測」で最優秀賞を受賞しました。
このコンテストは、日本地球惑星科学連合が提供する3分野の課題データから挑戦したい課題を選択し、その課題の目的を達成するような深層学習モデルを作成し、評価データにおける評価スコアを競うコンペティションです。
受賞した宇宙天気分野の課題では、太陽磁場画像を使用して太陽フレアの発生予測を高精度で行える機械学習モデルの作成が行われました。
チーム代表の橋本主事は、「教職協働の力を最大限に引き出すことで、このような素晴らしい成果を得ることができました。
コンテストへの参加は、文部科学省の「大学のガバナンス改革の推進について」(平成26年2月)でうたわれた、教職協働の実現でもあり、今回の受賞は、とても価値のあるものと考えています。
そして、受賞という成果は、大学間交流の成功事例ともいえます。
今後も、本学の研究と教育の質を向上させるために尽力していきたいと考えています」と話します。
また、北島助教は、「チームで最優秀賞受賞ができたことは円滑なチーム内コミュニケーションの賜物です。
職員と教員間のコミュニケーションと複数大学における教員間コミュニケーションが活発化することで今回の成果に結びつきました。
共同プロジェクト・教職協働の意義を再認識しました。
また、今回の分析過程は、本学の教育や様々な活動に活かすことができると考えます」と話します。
《宇宙天気分野の最優秀賞を受賞したチームのメンバー》
■橋本俊之：東京工芸大学大学事務局厚木キャンパス事務部入試課主事。
明治大学公共政策大学院にて公共政策修士(専門職)を取得。
地方自治体での勤務(福祉、財政部門)を経て、現職。
学内データを用いた可視化・分析や、学生募集広報を担当している。
■榎本理恵：国士舘大学講師。
東京理科大学大学院にて博士(理学)を取得。
成蹊大学理工学部助教を経て現職。
多変量モデルに関する研究を行っている。
■川又泰介：茨城大学助教。
東京理科大学大学院にて博士(工学)を取得。
成蹊大学理工学部助教を経て現職。
オンライン学習に関する研究を行っている。
■北島良三：東京工芸大学助教。
東海大学大学院にて博士(工学)を取得。
成蹊大学理工学部助教を経て現職。
企業発信メッセージ(社是など)の解析研究を行っている。
■坂本真仁：金沢工業大学講師。
福岡工業大学大学院にて博士(工学)を取得。
成蹊大学理工学部助教を経て現職。
無線メッシュネットワークに関する研究を行っている。
