NISTEP注目科学技術 - 2022_E225
概要
自然界に見られる様々なシステム及び人工的に作られたシステムは、そのネットワーク構造と非線形ダイナミクスの性質から様々な挙動を示す。大量の時系列データにもとづいて、このようなシステムの構造の推定とその性質を評価することは基礎及び応用において重要な課題である。これを実現する時系列データの解析手法が近年発展しつつあるが、まだ途上である。
キーワード
データサイエンス / 複雑システム / 時系列解析
| ID | 2022_E225 |
|---|---|
| 調査回 | 2022 |
| 注目/兆し | 注目 |
| 所属機関 | 公的機関 |
| 専門分野 | ライフサイエンス |
| 専門度 | 高 |
| 実現時期 | 5年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 12 （解析学、応用数学） |
| 分析データ クラスタ | 46 （データサイエンス/機械学習・AI） |
研究段階
時系列データから因果ネットワークを推定する手法は提案されており、さらに最近、システムを記述する方程式を抽出する手法が登場しつつある。しかし、その推定精度はあまり高くないため、今後、精度の高い手法の提案が期待される。
インパクト
2022年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
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