NISTEP注目科学技術 - 2020_E71
概要
実測データを充実させる。近年、機械学習やAIの発達、大型計算機を用いた大規模予測計算が進んでいる。それらの計算はデータによって精度確認がされなければならない。精度検証のために実測データの拡充が必要であるが、ないがしろにされている面があり、日本人特有の実直なデータ測定の価値が再認識されている。
キーワード
2020年調査にはこの項目はありません。
| ID | 2020_E71 |
|---|---|
| 調査回 | 2020 |
| 注目/兆し |
2020 ※2020年調査にはこの項目はありません。区別のため、便宜上 「2020」 としています。 |
| 所属機関 | 公的機関 |
| 専門分野 | 環境 |
| 専門度 | - 2020年調査にはこの項目はありません。 |
| 実現時期 | 10年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 61 （人間情報学） |
| 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
2020年調査にはこの項目はありません。
インパクト
2020年調査にはこの項目はありません。
必要な要素
すぐに形にならない、成果が見えにくい、イノベーションが起きにくい部分であるからこそ、確実にリソースを投入し続ける。データペーパーやデータのオープン化が当たり前になりつつあるので、そこでのデータの公表に評価を与えることにより、データ取得の意欲が高まる。