MDF 2015 - Massive Data Flow　〜自然や人工のシステムにみられる複雑さを理解する〜

論文特集
「Massive Data Flow　〜自然や人工のシステムにみられる複雑さを理解する〜」
論文募集案内
■概要
複雑系の科学で培われた手法を用いて、Ant Colony Optimization、Particle Swarm
Optimization、自己組織化マップ、進化計算手法などの一連の研究手法が開発されてい
ます。一方で、ウェブ科学が発展し、その成果はビッグデータという流行をもたらした
だけではなく、新しい発想や手法のもととなっています。複雑系の科学が対象とするも
のも、小さなコンピュータの中のデータだけではなく、大規模なビッグデータとなり、
そうしたビッグデータを対象とする複雑系が得意としてきた、ボトムアップ型の解析手
法を確立させる必要がでてきました。
その例の一つが最近注目されている多層的な神経回路網を用いたDeep Learningです。例
えば、Googleは16000個の人工神経細ネットワークを用いてYouTubeの画像を入力として
与えた結果、ネコの映像にのみ反応する神経細胞と、人の胴体にのみ反応する神経細胞
が出現することを見出しました。多量なデータを食わせたシステムが、その巨大さゆえ
に勝手に自己組織化させて構造を取り出すアプローチをとっております。
われわれは独自にMassive Data Flow（MDF）というアプローチを立ち上げました。2011
年から日本人工知能学会全国大会において、MDFというセッションを組織し、「人と環境
と人工システムが作り出す複雑さ」を考えるワークショップを開催してきました。ビッ
グデータを利用するのではなく、巨大なデータで初めて見えてくる新しい現象と理論・
技術の可能性に興味があります。
一方でアメリカを中心に近年、たとえばウェブやセンサーの多大な情報に対してデータ
マイニング技術を適用し、人の集団行動を解析・予測して産業に役立てるビッグデータ
解析が注目されています。問題はデータにどのような有用な情報が埋もれているかを，
もはや我々がトップダウン的に想像できなくなるからであり，この問題に対しては，デー
タ駆動型とも呼ぶべきボトムアップ型の手法が必要とされています。ビッグデータがデー
タの量、速さ、そして多様性、に関するものであるとするならば、MDFはデータの生命性
とでもいうべきものに焦点をあてるものです。
そこで、今回、データ自身が持つ、自律性、複雑さ、大自由度さ、ダイナミック、構造
といった観点を失わないような、ボトムアップ型・自己組織型のアプローチとして、最
適化やデータマイニングから、それをささえる基礎的なアイディアまで、関連する論文
を広く公募したいと思います。
■関連する既存手法
・Ant Colony Optimization
・Particle Swarm Optimization
・自己組織化マップ
・進化計算手法
・ニューラルネットワーク
・Deep Learning
・エントロピー解析手法
・次元解析手法
　など
■応用例
・センサーネットワークを用いたデータ解析
・Twitterなどの時系列解析をもとにした研究
・ライフログにみる大量データ解析
・ソーシャルメディア上の自己組織化
・Deep Learningなどを用いた大量データの処理モデル
・ロボット工学におけるビッグデータ解析
・複雑で多種多様な化学反応のシステム解析（E-Cell的なものも含む）
・1細胞計測を通してみる生命システムのデータ解析
・細胞の発生過程のデータ解析
　など
■スケジュール
　・投稿締切：2014年8月1日
　・2015年5月号掲載予定
■論文送付／照会先：
　MDF論文特集事務局：
　mdf2014-AT-ni.is.uec.ac.jp
　（メールの件名に[MDF論文特集]と必ず明記してください．）
■投稿論文の形式
　論文執筆，投稿に当たっては，http://www.ai-gakkai.or.jp/transactions_of_jsai/
　の人工知能学会学会誌・論文誌への投稿に関する案内を熟読ください．原則，人
　工知能学会TeXスタイルファイルでの投稿になりますが，Wordをご希望の方は
　別途問い合わせてください．本特集号の採録期日に間に合わない論文は，一般
　投稿として扱われることがあります．
　※情報関係英文論文合同アーカイブInformation and Media Technologies(IMT)
　　への転載について
　　　人工知能学会論文誌に採択された英文論文は編集委員会の選定によりIMTへ転載
　　することがあります．著者に費用の負担はありません．IMTについての詳細は下記
　　URLをご参照ください．　http://www.ipsj.or.jp/08editt/imt/index-j.htm
■特集号編集委員会
編集委員長
　池上　高志（東京大学）
　岡　　瑞起（筑波大学）
　栗原　　聡（電気通信大学）
編集委員
　大向　一輝（国立情報学研究所）
　伊藤　伸泰（東京大学）
　小野　智司（鹿児島大学）
　笹原　和俊（名古屋大学）
　鈴木　麗璽（名古屋大学）
　鈴村豊太郎（日本IBM・東京基礎研究所）
　廣瀬　通孝（東京大学）
　鳴海　拓志（東京大学）
　濱崎　雅弘（産業技術総合研究所）
　橋本　康弘（東京大学）
　松尾　　豊（東京大学）
　我妻　広明（九州工業大学）