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2016/2/24 第6回インベントリー研究会の大澤の発表資料です。
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21世紀に入り通信ネットワークの発展と通信・センサーデバイスの低廉化によりこれまでの情報通信産業だけでなく、農業や製造業など第一次、第二次産業においても、大規模データを利活用するデータベース技術とそのデータを基にした機械学習によりこれまで不可能であった産業の自動化と最適化が可能になりつつあります。今後、量・種類ともに爆発的に増大する情報を最大限に活用するためのディープラーニング、強化学習等の機械学習を例とする革新的な人工知能基盤技術が広く利用され、様々な分野において将来にわたり効果的に情報が活用される社会の実現が期待されています。今後、データ利活用により、全ての産業においてその構造を変革するような新たなサービス、イノベーションが社会に要請されています。 本研究領域では、実社会の膨大なデータを知的・統合的かつセキュアに収集・処理・学習・制御するための人工知能基盤技術と、その成果を組み合わせることにより社会問題の解決と産業の自動化・最適化に貢献するイノベーション創発に資する技術の確立を目指します。 具体的には、以下の研究開発に取り組みます。 1)社会・経済等に貢献するため、多種・膨大な情報を組み合わせ解析する技術開発 2)多種・膨大な情報に基づき、状況に応じ最適化されるシステムのための技術開発 3)多種多様な要素で構成される複雑なシステムに適用可能なセキュリティ技術開発 膨大な情報の利活用がさらに高度かつ広範に浸透した将来社会を念頭に、実社会の様々な分野への適用を見据えて、センサー技術、実時間ビッグデータを扱うデータベース技術、システムセキュリティ技術、機械学習を核とするシステム最適化技術等の高度化を進めます。さらに、それらを組み合わせて実世界データを総合的に実時間で処理し理解する情報処理システムを構築するための統合化技術の研究開発を推進します。 本研究領域による研究成果が、モビリティ、ロボティクス、健康・医療・介護、防災・減災、農業、ものづくり等における自動化・最適化を進める際のイノベーション創発の核となることを目指します。 これらに取り組むにあたっては、効果的な産学連携体制を構築しつつ、社会の実問題に取り組むために、基盤研究と統合化研究が互いの課題と成果を共有しながら進展する研究開発に挑みます。すなわち人工知能基盤技術という要素技術を揃えることと、イノベーション創発のために実際にそれを組み合わせて統合化していくことの両面を考慮した研究開発を行います。 なお、本研究領域は文部科学省の人工知能/ビッグデータ/IoT/サイバーセキュリティ統合プロジェクト(AIPプロジェクト)の一環として運営します。
イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化
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Presentation material for 次世代センサ総合シンポジウム
20140918 センサ・アクチュエータ・マイクロナノ/ウィーク2014 次世代センサ総合シンポジウム
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2014/06/19 第3回 CKAN コミュニティミーティング | homata
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2013年11月2日 FOSS4G 2013 Tokyo
オープンデータとマイクロソフト技術による地理空間情報の活用
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All-in-one 合同講習会 2017 ~生命科学の最先端に触れてみよう~ 講師:箕輪 真理(NBDC: バイオサイエンスデータベースセンター) 日時:2017年5月27日 場所:三島市民文化会館(ゆうゆうホール) 小ホール(静岡県三島市) YouTube:https://youtu.be/pG9zBRFe2RM
[All in-one2017] 誰でも使える最先端の研究成果/今日からあなたも生命科学者
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2016年8月13日に神戸市役所の「データアカデミー」で講演した際に使用した資料です。
オープンデータの本質と活用事例
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第3回「デジタル地図」を活用した農地情報の管理に関する検討会発表資料、マイナーチェンジバージョン。当日使えるかどうかは不明(汗
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「センサ・アクチュエータ・マイクロナノ/ウィーク2014 次世代センサ総合シンポジウム」発表資料
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オープンデータの広がりと今後の課題ー関西での活動を中心にー
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第9回公開シンポジウム・アーバンデータチャレンジ2014) http://i.csis.u-tokyo.ac.jp/news/20140930/
徳島県での取り組み(中間報告)140930
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2014年9月2日第10回イノベーション工学研究会
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1.
ビッグデータ時代の インベントリー利活用プラットフォーム 国立研究開発法人農業環境技術研究所 農業環境インベントリーセンター 大澤 剛士<arosawa@affrc.go.jp> 2016年2月24日 第6回農業環境インベントリー研究会 エポカルつくば
2.
コンテンツ • NIAES VIC • • •
3.
コンテンツ • NIAES VIC • • •
4.
農環研の情報資産 http://www.niaes.affrc.go.jp/techdoc/db_image.html?ref=top0 多種多様なデータベース 情報資産=インベントリー
5.
~全国的な土壌、気象、生物、土地利用、 衛星画像、農業統計などの農業環境情報を 一元的に提供できる農業環境情報 統合データベースを構築する。 農環研 第三期中(長)期計画 (FY2011-2015) 農業環境情報統合 データベースの開発
6.
農業環境情報統合データベース NIAES VIC (Virtual
Inventory Complex) http://dc.niaesvic.affrc.go.jp 第三期中長期計画の成果物(年度末公開) CKAN カタログサイト
7.
農業環境資源を検索 アクセス、取得の補助 農業環境情報統合データベース NIAES VIC (Virtual
Inventory Complex) http://dc.niaesvic.affrc.go.jp Webシステムの検索 データセットの検索 ダウンロードサービス
8.
仮想的な統合の実現 農業環境情報統合データベース NIAES VIC (Virtual
Inventory Complex) http://dc.niaesvic.affrc.go.jp API(インターネット経由でデータに 直接アクセスする仕組み)の実装
9.
自由な利用の保証(原則CC-BY) オープンデータの推進 農業環境情報統合データベース NIAES VIC (Virtual
Inventory Complex) http://dc.niaesvic.affrc.go.jp
10.
・仮想的な統合 ・オープンデータ
11.
• NIAES VIC • • •
12.
情報のビッグバン 1年間に約3ゼッタバイトのデータが生成 キロ < メガ
< ギガ < テラ < ペタ< エクサ < ゼッタ これは全世界で1人あたり約400GBに相当
13.
巨大データの時代 容量の心配は(ほぼ)不要 目的に応じてデータベースを構築
14.
『●●統合データベース』 いわゆる「データ統合」
15.
『●●統合データベース』 いわゆる「データ統合」 一つの“箱”の中にありとあらゆるデータを入れる
16.
どこかにあるんだけど どこにあるんだよ・・・ 本来、仕事を便利にしてくれるはずのDBが 足かせになってしまう! ありがちな問題
17.
方向を間違えたり、やり過ぎたりしない ようにするには、 まず「本当は重要でも何でもない」1000の ことにノーと言う必要がある スティーブ ジョブス(1955-2011)
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統合データベース 全てのデータを規格化 同じデータベースに格納 NO!
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クラウドコンピューティング =インターネット技術
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データベースを雲の中に放り込み、 処理は機械に任せてしまう。 ユーザはインタフェースを介して 欲しいデータを呼び出すのみ! 由来が異なるデータを無理に 規格化し、”結合”する必要はない!
21.
・ 既存のデータベースは、 既存の状態=独立で保持(管理)、拡充
22.
・ ただし、緩やかに連携させる ・ 全てのデータベースを雲に放り込む。 データの性質は簡単に把握できるようにする metadata metadata metadata metadata metadata
23.
webAPI webAPI webAPI webAPI webAPI ・ データにアクセスする窓口(API)を取り付け、 自由にアクセス可能にする metadata metadata metadata metadata metadata
24.
・ そのときにニーズに応じてインタフェースを開発し、 横断利用コンテンツをつくる。 気象+土壌 温室効果ガスの発生量を予測 ・ コンテンツは役割を果たした後に廃止 でもデータは維持され、再利用可能
25.
・ 新たなデータベースは追加していく =雲の中に放り込んでいく 再利用・拡張の自由
26.
農業環境資源を検索 アクセス、取得の補助 農業環境情報統合データベース NIAES VIC (Virtual
Inventory Complex) http://dc.niaesvic.affrc.go.jp Webシステムの検索 データセットの検索 ダウンロードサービス
27.
仮想的な統合の実現 農業環境情報統合データベース NIAES VIC (Virtual
Inventory Complex) http://dc.niaesvic.affrc.go.jp API(インターネット経由でデータに 直接アクセスする仕組み)の実装
28.
コンテンツ • NIAES VIC • • •
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Q.ネット上に氾濫する情報 その著作権を考えたことはありますか? 著作権法の原則:著作者の許諾なしに 創作物を利用してはいけない! 著作権への意識
30.
ライセンスによって許諾条件を明確化する (商用不可、再配布不可、著作者明記etc..) ライセンス 著作権法の原則:著作者の許諾なしに 創作物を利用してはいけない!
31.
知財を保護しつつ、社会に還元できる 適切なライセンスを付与すべき ライセンス設定 我々の研究成果 =税金が主な原資 研究成果、情報資源
32.
法律知識を持たない非専門家による 設定には限界がある ライセンス設定 商用の範囲? 教育用は? NPOが使う場合? 内部利用は? 印刷物では? 国外利用は?
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Open Data オープンデータ 誰でも自由に利用、加工、配布が可能
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コンテンツ • NIAES VIC • • •
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Open Data オープンデータ 誰でも自由に利用、加工、配布が可能
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・政府情報は原則としてオープンデータ ・質と量を担保するべし ・すべての者が利用できるように ・自由に使って新しいものを生もう G8で合意 ガバナンス改善、イノベーションのため 政府データの公表を促進すべし! 公的研究機関として従うべき考え オープンデータ憲章
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クリエイティブ・コモンズ 標準ライセンス 国際NGOによって提案されたライセンス オープンデータライセンスとして利用可能
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標準ライセンス 必要条項が組み込まれたものが利用可能 自身でライセンスを設定しないで済む
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自由な利用の保証(原則CC-BY) オープンデータの推進 農業環境情報統合データベース NIAES VIC (Virtual
Inventory Complex) http://dc.niaesvic.affrc.go.jp
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http://www.data.go.jp/ 日本政府のオープンデータ 政府発表や統計情報を中心に 様々なデータをオープン化 CKAN カタログサイト
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農業環境情報統合データベース NIAES VIC (Virtual
Inventory Complex) http://dc.niaesvic.affrc.go.jp 第三期中長期計画の成果物 CKAN カタログサイト
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NIAES VICは同じシステム 政府オープンデータとの横断利用が容易 分野横断的な利活用が期待される CKAN カタログサイト
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まとめ • NIAES VIC • •
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カタログサイトは「箱」に過ぎません。 最も重要なのは、格納されたデータです
45.
「100年前から受け継いだインベントリーを 150年後も使えるようにすること」 組織再編後も、 この役割は決してなくなりません Take Home Message
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