AI と土木

先日、災害科学研究所「AIの土木分野への応用」講習会に行ってきました。

残念ながら、「応用」ではなく、過去からの移行段階や「応用」するための研究段階の話でした。しかも AI といった広範囲の話ではなく、機械学習とか統計の範疇。大勢の方が「AI」の実務への「応用」を期待され聞きに来られたと思いますが、まだまだこれからのようです。ソフトウェアベンダーも来られていましたので、CIM 収束の次は AI での売り上げを狙われているのかもしれません。

それでも、いくつか興味を惹かれる話題がありました。
・Deep Learning で過学習を軽減するための2つの手法「Dropout」「ReLU」
・不飽和浸透流のパラメータを粒子フィルタで決定
・NN → SVM → Random Forest → Deeep Learning の順で精度向上してきた
・評価にF尺度を用いた


最近は実務でも ETC 2.0 プローブデータを用いた分析が進められています。これ、センサーの発達と普及、データの収集方法（ネット環境）の整備、PCの64bit 化や GPGPU 環境の整備、ソフト等の開発などが背景にあったのでしょう。ようやくビッグデータを扱える環境が整ったということです。
それに応ずべく、人間側でも「データサイエンティスト」なるプロが大学で育成されるようになりました（メンタリストみたいなおおざっぱな響きですが）。
ビッグデータ解析や機械学習のパッケージ化に伴い、今後、その職業や言葉が存続するかどうかはわかりません。が、基礎力を持ったプロの需要は今後も存続するでしょう。

統計なのか機械学習なのか、AIなのかはわかりませんが、手法の原理を理解し、いくつかの適切な手法を組み合わせてビッグデータから瞬時に有用な要因を見出す能力を備えることは必須です。「応用」には注意を払っておきましょう。