| 要旨トップ | ESJ65 自由集会 一覧 | 日本生態学会第65回全国大会 (2018年3月、札幌) 講演要旨
ESJ65 Abstract


自由集会 W26  3月17日 18:00-20:00 H会場

ディープラーニングが革新する生態学

伊勢武史(京都大・フィールド研/JSTさきがけ), 渡部俊太郎(京都大・フィールド研)

画像の自動識別などの情報科学分野ですばらしい性能を誇るディープラーニングだが、植物の識別にはほとんど利用されてこなかった。しかし、発想の転換に基づく新技術を用いれば植物タイプなどの自動識別が可能であることが近年実証されつつある。その技術は生態学や環境諸学の研究に革命を起こし得るものだ。この集会では、最新の研究の成果を報告するとともに、実際的な応用について論じる。ディープラーニングの基礎についてもしっかり解説するので、「ディープラーニングという言葉は聞いたことあるけどやり方がまったく分からない」という諸氏の参加も大歓迎である。

ディープラーニングの特徴は、物体の「形」を人工知能が効率的に学習することだ。これにより、レーザーなど高価な機材を用いずに、何の変哲もないデジタル画像から貴重な情報を得ることが可能になる。Google Earthなどインターネットで提供されている無償の画像、UAV(ドローン)など安価な機材で撮影された画像から植物を自動識別できるようになったら、調べたいことは山ほどあるのではないだろうか。自由な発想で考えてみよう。

[W26-1] ディープラーニングとはなにか?現状と可能性 伊勢武史(京都大・フィールド研/JSTさきがけ), 渡部俊太郎(京都大・フィールド研)

[W26-2] 深層学習による衛星画像を用いた竹林識別モデルの開発 角和暁(京都大・院・農)

[W26-3] 深層学習による衛星画像からの樹種識別とその応用 ‒竹林での試み‒ 渡部俊太郎(京都大・フィールド研)

[W26-4] 人工知能によるコケマップの完成を目指して:苔庭管理のための画像認識モデルの提案 皆川まり(京都大・農)

[W26-5] 人工知能は樹種を識別できるのか~ドローンと深層学習を用いた上空からの挑戦~ 大西信徳(京都大・院・農)


日本生態学会