10/30 ＜ベイズ計測の基礎と計測インフォマティクス＞ よくわかる！データ駆動科学の基礎・実践 ■ベイズ計測とSpM■

東京大学 大学院新領域創生科学研究科 教授　岡田 真人　氏

＜専門＞
物性物理学、神経回路モデル、計算論的神経科学、データ駆動科学

＜WebSite＞
https://mns.k.u-tokyo.ac.jp/

　ベイズ計測の基礎と計測インフォマティクスによるデータ解析とデータ解析企業の高収益化について。
　昨今、計測インフォマティクスの必要性が企業においても認識され、積極的な研究開発、実データへの応用が進んでいます。その中で、計測インフォマティクスを行うための解析プログラムは数十年前の手法にベースにした古臭いものです。このような現状では、最近破竹の勢いで発展しているベイズ計測に基づく計測インフォマティクスの潮流にのりおくてしまい、今後の計測関連民間企業で起こる生き残り戦争に出遅れてしまいます。
　本講義では、統計学のベイズ推論を計測化学に特化した形でまとめたコンパクトな情報数理的枠組みであるベイズ計測の創始者である東京大学の岡田真人教授が、ベイズ計測の動機や基礎をわかりやすく説明します。岡田真人教授も体験したように、ベイズ推論を習得しようと市場で販売されている本を手に取っても、計測化学に必要な知識を得ることは全くできません。そこで岡田真人教授は、計測インフォマティクスに必要十分な情報数理的枠組みを自ら考案しました。本講習会は、その貴重な経験に基づき、ベイズ計測の知見をもたいない方にも、わかるような講義構成を考えています。本講義を通して、ベイズ計測導入への成功事例への足がかりとなれば幸いです。

＜得られる知識・技術など＞
ベイズ計測の定義、基礎から展開、データ駆動科学、計測インフォマティクスの活用方法

＜プログラム＞
１．本講座のねらい
　1.1 ベイズ計測
　1.2 直線回帰y=ax+bのベイズ計測
　1.3  一般の計測系へのベイズ計測の適用

２．自然記述の基本的戦略とデータ駆動科学
　2.1  要素還元主義と階層的自然観
　2.2 階層的自然観とデータ駆動科学

３．データ駆動科学の二大情報数理基盤
　3.1 スパースモデリング(SpM)とベイズ推論
　3.2 物理学とスパースモデリング(SpM)
　3.3 Keplerの法則と前期量子論
　3.4 全状態探索型スパースモデリング(ES-SpM)
　3.5 物理学におけるベイズ推論の必要性

４．機能発現の3ステップモデル

５．計算論的神経学とデータ駆動科学
　5.1 David Marrの三つのレベル
　5.2 データ駆動科学の三つのレベル
　5.3 データ駆動科学の三つのレベルと計測関連企業の高収益化

６．計測インフォマティクスの通常手法の現状と、その刷新の必要性
　6.1 計測インフォマティクスの通常手法の問題点
　6.2 その問題点の解決のためのベイズ計測導入

７．ベイズ計測: ベイズ推論と計測科学の融合領域
　7.1 物理パラメータの事後確率推定
　　　神器1. 物理パラメータの事後確率推定
　　　神器2. ベイズ的モデル選択
　　　神器3. 複数データのベイズ統合

８．直線回帰y=ax+bのベイズ計測解析計算の詳細な説明
　8.1 物理パラメータの事後確率推定
　8.2 ガウス観測ノイズ分散推定
　8.3 ベイズ的モデル選択

９．非線形計測系のロールモデルとしてのスペクトル分解
　9.1 スペクトル分解の通常手法とその問題点（誤差関数の局所解とモデル選択）
　9.2 ベイズ計測の導入と、ベイズ計測実装のための数値計算の必要性
　9.3 スペクトル分解におけるベイズ的モデル選択
　9.4 計測限界の定量的評価

１０．他の非線形計測系への展開
　10.1 NMR
　10.2 メスバウアー分光
　10.3 小角散乱
　10.4 比熱と磁化率の物理パラメータ事後確率推定とベイズ統合の導入

１１．ベイズ計測の普及戦略
　11.1 SPring-8全ビームラインベイズ化計画
　11.2 SPring-8全ビームラインベイズ化計画共同実施者
　11.3 SPring-8全ビームラインベイズ化計画の波及効果
　11.4 ベイズ計測による計測科学のゲームチェンジング

１２．民間企業のR&D（Research & Development）戦略とデータ駆動科学
　12.1 データ駆動科学と民間就職 サイバーフィジカルシステムの観点から
　12.2 データ駆動科学と企業R&D組織のフラット化
　12.3 データ駆動科学と人材の流動化

１３．まとめと、新規ビジネスなどの今後の展開

　　□質疑応答□

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