2020年11月30日～12月3日、地球情報学における機械学習とディープラーニングに関するオンラインシンポジウムが北海道大学にて開催されました。シンポジウムの参加者数は合計62名で、日本側6大学、ロシア側2大学と2研究機関、民間企業5社が参加しました。シンポジウムと実地研修における日本側の学生の参加は22名で、ロシア側の学生からも数名参加しました。
シンポジウムの目的：
シンポジウムでは環境観測を目的とした地理空間データの機械学習（machine learning, ML）とディープラーニング（DL）に関して1日の情報交換とディスカッションを行い、その後3日間にわたる実地研修を行いました。初日のシンポジウムでは研究者が一同に会し、ディスカッションの中で地球情報学におけるMLやDLの応用について近年の開発に関する知見を共有しました。本シンポジウムは地理空間データの応用分野における知識の共有、議論の促進を行う場となり、共同研究を奨励することが図られています。また、参加者間での共同研究を拡大し、将来的な資金調達に関する議論を行う上でも有益だったと言えます。本シンポジウムを実施後、ML、DLの学習を目的として大学院生を対象に3日間の実地研修を行いました。研修はネットワークを広げるとともに、将来的な共同研究につなげる機会となりました。
シンポジウムの概要
本シンポジウムの開会挨拶は北海道大学国際連携機構副機構長の川野辺創教授が行いました。川野辺教授はコロナ禍における共同研究や教育の重要性や、日露経済協力・人的交流に資する人材育成プラットフォーム（HaRP）事業の一環として共同シンポジウムを行うことで更なる関係強化を期待できると強調しました。開会の後、渡辺悌二教授（Global Land Programme Japan Nodal Office 代表）が基調報告を行い、持続的開発において地球科学の果たす役割を語りました。開会挨拶と基調報告の後、技術会議が始まりました。技術会議に続き、同日中にポスター発表を行いました。最後にモスクワ国立大学のオーリガ トゥトゥバーリナ主任研究員が閉会挨拶を述べました。技術会議の後は専門家を招き、3日間にわたり集中的な実地研修を行いました。内容はGoogle Earth Engine、ディープラーニング、機械学習、無人航空機でした。また無人航空機とデータの収集および処理の実演を行いました。
シンポジウムの成果：
- シンポジウムは日露の研究者にネットワーキングや情報交換を行う場を提供しました。
- 実地研修では参加者が進めている研究において機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを実践し応用する機会が与えられました。
- 無人航空機に関する実地研修では、無人航空機によるデータ収集と処理方法を学ぶことができました。
- シンポジウムでは、地球科学における機械学習やディープラーニングの応用における共著露文や共同研究の可能性についても議論されました。
- モスクワ国立大学では本シンポジウムの内容に基づき、後日同学の学生たちを対象に Google Earth Engine の研修を行いました。
シンポジウムの録画のダウンロードをご希望の研究者や学生の方は主催者のアバタル助教（Dr. Ram AVTAR：ram@ees.hokudai.ac.jp）宛にご連絡下さい。
1日目 技術会議、ポスター発表にて撮影（2020年11月30日）
シンポジウム実施後の活動
モスクワ国立大学理知学部のイーゴリ セレダ氏はシンポジウムで得た知識を元に、モスクワ国立大学修士課程の学生たちに対して Google Earth Engine の研修を行いました。モスクワ国立大学のオリガ トゥトゥバーリナ主任研究員は参加学生全員を代表して、HaRPがこのような有益な知的交流の場を設けたことに感謝の意を述べました。
