データサイエンススクール 35

京都大学 国際高等教育院 附属データ科学イノベーション教育研究センター

データサイエンススクール 35

水中のビックデータ:音情報の取得と活用

Big data in the water : measurement and application of sound information

スケジュール

会場:京都大学 近衛館202号室

2019年12月18日(水)
10:15 ~受付
10:30 ~ 18:00水中のビックデータ:音情報の取得と活用
Big data in the water : measurement and application of sound information
赤松 友成(国立研究開発法人水産研究・教育機構 中央水産研究所 主任研究員)
Lin TzuHao(海洋研究開発機構 地球環境部門 ポストドクトラル研究員)

セミナー内容

水中のビックデータ:音情報の取得と活用(Big data in the water : measurement and application of sound information)

遠くまで見えない水中での遠隔探査には音波がつかわれてきました。かつて水中音響探査は、軍事や海底資源を対象とした国レベルの大規模な要請によってすすめられてきましたが、水中音響機器の小型化・大容量化と計算能力の飛躍的な進歩により、海洋の研究にも役立てられるようになってきました。たとえば生物が発する音を用いた生息分布の可視化や密度推定、サウンドスケープと騒音影響評価など、海洋生物の生態を調べ保全するためのツールとして音が注目されるようになってきました。一方で音そのものは見えないため、計測方法や解析法に数多くの落とし穴があります。それに気づかずに計測や解析を行うと、現実にはありえない結果が導かれます。

今回のデータサイエンススクールでは、水中音を正しく測る基礎と、長期多点観測で得られたビックデータから得られる海洋生物の生態情報を概観します。また、洋上風力発電、海底資源探査、船舶運輸などの騒音による生物影響評価に関する国際的な動きについても触れます。環境音の自動分類についての先端的な解析手法は、続くLin Tzuhao氏のセミナーで紹介されます。

This course will introduce basic techniques of audio information retrieval by using a Python-based open toolbox (Soundscape Viewer). Our goal is to visualize nature soundscapes and explore acoustic diversity from long-duration field recordings. This course will also introduce how to build an open science project by using Google Colaboratory and GitHub.

講師情報

赤松 友成(国立研究開発法人水産研究・教育機構 中央水産研究所 主任研究員)

1989年東北大学大学院理学研究科修士課程修了、博士(農学)(日本大学)。水産庁水産工学研究所、国立極地研究所客員研究員、ケンタッキー大学生物科学科客員研究員などを経て、現職。専門は生物音響学、海洋音響学、海産哺乳類学。国際標準化機構技術委員会委員、国際自然保護連合鯨類専門家委員および同海牛類専門家委員、環境影響審査助言委員。

Lin TzuHao(海洋研究開発機構 地球環境部門 ポストドクトラル研究員)

2013 Ph.D. Institute of Ecology and Evolutionary Biology, National Taiwan University

2016 – 2018. Independent Postdoctoral Research Scholar, Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica, Taiwan

2019 – now. Young Research Fellow, Research Institute for Global Change, Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology

アクセス

吉田南構内までの主な交通機関・キャンパスマップはこちらを御覧ください。近衛館はこのキャンパスマップの97番の建物です。

その他

当日は、自身のパソコンをご持参ください。(持参が難しい方は事前にご連絡ください。)

持参PCにはMicrosoft Office Excelを事前にインストールしてください。

個人のGoogleアカウントが必要です。事前にご準備ください。

本学関係者以外の方(KUINS-Airが使用できない方)はeduroamアカウントを取得した上でご参加ください。(難しい場合は事前にご連絡ください。)

受講お申込み

こちらのDoorkeeperのページよりお申し込みください.

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データサイエンススクール2019 -December-

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〒606-8315 京都市左京区吉田近衛町69 近衛館202, 301, 302号室

TEL. 075-753-9691

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