研究展示

データと学習の科学

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都市における空間集約データの高解像度化

空間集約データを補間する多変量ガウス過程

どんな研究

都市において取得されたデータ(貧困度や病気の感染率等)は、多くの場合、特定の領域分割(行政地区や管轄区域等)に従って集約されます。我々の技術は、都市における様々な種類の空間集約データを同時に活用することにより、低解像度の空間集約データを高解像度化します。

どこが凄い

空間集約データは集約がなされた領域分割の違いにより、様々な解像度を持ちます。多変量ガウス過程に基づいてデータ集約処理をモデル化することで、それぞれの解像度を持つ多様な空間集約データを有効活用し、低解像度の空間集約データから、任意の解像度のデータを予測できます。

めざす未来

例えば、貧困地域など重要な地域をピンポイントで知ることができるようになり、都市環境改善に向けた効果的なフィードバックにつながります。今後は、大規模なデータ取得が難しい都市への対応等を行い、より幅広い場面で活用できる技術の実現をめざします。

関連文献

  1. Y. Tanaka, T. Tanaka, T. Iwata, T. Kurashima, M. Okawa, Y. Akagi, H. Toda, “Spatially aggregated Gaussian processes with multivariate areal outputs,” in Proc. 33rd Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), pp. 3000-3010, 2019.

ポスター

展示説明ムービー

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連絡先

田中 佑典 (Yusuke Tanaka) サービスエボリューション研究所
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