ITAGE PRESS13
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 昨年に引き続き、第220回農林交流センターワークショップの植物科学・作物育種におけるフェノーム解析の実習の場で「ディープラーニングによる画像解析」というテーマで発表しました。内容はAIや機械学習、ディープラーニングの用語の定義から始まり、ディープラーニングについて詳細な内容を説明しました。ディープラーニングができることは、過去のデータを用いて未知のデータを推論、推測することです。例として良く挙げられるのは手書き数字の認識です。手で書いた数字の画像と、その画像が何の数字であるのかをプログラムで読み込ませて、学習をさせます。学習を終えると、学習したパラメータを用いて未知のデータを推論させて正しく結果が得られているかどうか確認をします。発表中に簡単なデモを行ないました。発表中にペイントソフトで私が数字を書いて、上手く推論するところを受講者にお見せしました。他には、最近流行しているインスタンスセグメンテーションの分野のネットワークであるMask R-CNNを用いてパソコンやキーボード、人などを検知しているところをデモしました。興味を持たれている方が多かったため、次回もさせていただけるのでしたらディープラーニングを扱えるようになるための説明を行なおうと考えています。TS部 TS1G GL 大下 真弘 近年、先端的工学技術の生物研究への応用が急速に進んだことで、共通の性質を持つ生体分子の情報を大量かつ 高感度に取得する網羅的分子生物学研究が可能になりました。一方で、多様な対象を扱う表現型の大規模解析(フェノーム)においては、特定の技術の汎用的利用が困難であり、個々の研究者のニーズに対応した解析方法の開発が不可欠です。本ワークショップでは、植物を対象とした顕微鏡から圃場までの様々なレベルのフェノーム研究を講義により紹介するとともに、パソコンで操作できるフリーソフトを使った画像解析について、初心者を対象とした実習を行い、フェノーム解析の一端を体験していただきます。植物科学・作物育種に おけるフェノーム解析~はじめて画像解析を行う研究者のための入門実習~筑波産学連携支援センター宿泊施設

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