研究センター概要
目的
ビッグデータアクティベーション技術は、実世界センシング技術、ビッグデータ分析、深層学習に代表される人工知能等の情報通信技術を基盤とし、医学、工学、農学、理学などの各研究分野に蓄積されている大規模データから新たな知識を創発することにより、課題解決を行う技術全般のことです。そのための要素技術として、センシング、データ構造化、データ可視化、学習、知識推論等が挙げられます。
これらの技術を核に、高度な倫理観とデータリテラシーの下，本学内より分野横断的に研究者を結集し、従来の枠を超えた知識や価値を創出し，社会実装することを目的としています。また、学外の企業、自治体等との連携を図った上で、各研究分野におけるイノベーションを創発することを目指します。さらに当該分野における最新技術を学べる環境を整え、データサイエンスに関する研究ポテンシャルの向上を図ります。
ビッグデータアクティベーション研究センターの三つの取組
当研究センターには、大きく分けて「三つの取組」があります。
活動方針
2020年度の活動方針は次の通りです。
1. 大学教育、研究会等を通じたデータサイエンティスト養成
- 「データサイエンス総論」及び「データサイエンス概論」の継続
- 学生を含めた研究会の継続
2. ビッグデータ関連技術を核とした異分野融合の学際的研究の推進
- 真の文理融合研究の実現
- センター内のサブプロジェクトの明確化
3. 産学連携を通じた地域貢献
- センター構成員への加入（必要な契約の締結）
- 外部ファンドの獲得
メンバー
ビッグデータアクティベーション研究センターには多方面の研究者が集っています。現在学内から39名の教職員が参加しています。
ビッグデータアクティベーション研究センター参加メンバー（令和2年10月31日時点）
| 氏名 | 所属／職名等 | 備考 |
|---|---|---|
| 山﨑 達也 | 自然科学系（大学院自然科学研究科）／教授 | センター長、事業代表者 |
| 赤澤 宏平 | 医歯学系（医学部）／教授 | |
| 阿部 理一郎 | 医歯学系（医学部）／教授 | |
| 曽根 博仁 | 医歯学系（医学部）／教授 | 副センター長 |
| 林 隆史 | 他大学／教授 | |
| 山内 健 | 自然科学系（工学部）／教授 | |
| 熊野 英和 | 自然科学系（創生学部）／教授 | 副センター長 |
| 藤原 和哉 | 医歯学系（医学部）／特任准教授 | |
| 奥田 修二郎 | 医歯学系（大学院医歯学総合研究科）／准教授 | |
| 阿部 貴志 | 自然科学系（工学部）／准教授 | |
| 飯島 淳彦 | 自然科学系（工学部），医歯学系（医学部）／教授 | |
| 今村 孝 | 自然科学系（工学部）／准教授 | |
| 村松 正吾 | 自然科学系（工学部）／教授 | |
| 半藤 逸樹 | 自然科学系（創生学部）／准教授 | |
| 早坂 圭司 | 自然科学系（理学部）／准教授 | |
| 笠巻 純一 | 人文社会・教育科学系（教育学部）／准教授 | |
| 伏木 忠義 | 人文社会・教育科学系（教育学部）／准教授 | |
| 安田 浩保 | 災害・復興科学研究所／准教授 | |
| 佐藤 大祐 | 研究推進機構超域学術院／特任助教 | |
| 寒川 雅之 | 自然科学系（工学部）／准教授 | |
| 中馬 吉郎 | 自然科学系（理学部）／准教授 | |
| 多部田 康一 | 医歯学系（歯学部）／教授 | |
| 佐々木 進 | 自然科学系（工学部）／准教授 | |
| 黒瀬 雅之 | 医歯学系（歯学部）／助教 | |
| 竹中 彰治 | 医歯学系（大学院医歯学総合研究科）／准教授 | |
| 坂井 さゆり | 医歯学系（医学部），自然科学系（工学部）／教授 | |
| 関島 恒夫 | 自然科学系（農学部）／教授 | |
| 米澤 大輔 | 医歯学系（歯学部）／助教 | |
| 飯田 佑輔 | 自然科学系（工学部）／准教授 | |
| 余 俊 | 自然科学系（工学部）／助教 | |
| 岸 保行 | 人文社会・教育科学系（経済学部）／准教授 | |
| 後藤 淳 | 研究推進機構共用設備基盤センター／助教 | |
| 西山 秀昌 | 医歯学系（歯学部）／准教授 | |
| 南島 和久 | 人文社会・教育科学系（法学部）／教授 | |
| 高島 徹 | 地域創生推進機構／准教授 | |
| 棒田 恵 | 自然科学系（工学部）／助教 | |
| 田中 一裕 | 自然科学系（創生学部）／准教授 | |
| 橋本 琢磨 | 地域創生推進機構／産学官連携リサーチコーディネーター | |
| 横山 淳 | ビッグデータアクティベーション研究センター／コーディネーター |
スケジュール
2020年度スケジュール
2020年度 研究会開催予定（研究会回数は通算）
| 日時 | 内容 | 場所 |
|---|---|---|
| 7月27日 | 第19回ビッグデータアクティベーション研究会 | オンライン |
| 9月28日 | 第20回ビッグデータアクティベーション研究会 | オンライン |
| 10月12日 | 第21回ビッグデータアクティベーション研究会 | オンライン |
| 12月３日 | 第22回ビッグデータアクティベーション研究会 | オンライン |
| 1月２５日 | データサイエンティスト育成シンポジウム2021 | オンライン |
| 3月19日予定 | 第2回データアクティベーションワークショップ | オンライン |
2020年度 運営委員会開催予定（委員会回数は年度別）
| 日時 | 内容 | 場所 |
|---|---|---|
| 4月16日 | 第1回運営委員会 | オンライン |
| 5月19日 | 第2回運営委員会 | オンライン |
| 6月16日 | 第3回運営委員会 | オンライン |
| 7月21日 | 第4回運営委員会 | オンライン |
| 8月18日 | 第5回運営委員会 | オンライン |
| 9月15日 | 第6回運営委員会 | オンライン |
| 10月20日 | 第7回運営委員会 | オンライン |
| 11月１７日 | 第8回運営委員会 | オンライン |
| 12月１５日 | 第9回運営委員会 | オンライン |
| 1月19日 | 第10回運営委員会 | オンライン |
| 2月16日 | 第11回運営委員会 | オンライン |
| 3月予定 | 第12回運営委員会 | オンライン |
2020年度 BDA学生研究会開催予定（研究会回数は年度別（通算））
| 日時 | 内容 | 場所 |
|---|---|---|
| 5月18日 | 2020年度第1回（第7回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 5月25日 | 2020年度第2回（第8回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 6月20日 | 2020年度第4回（第10回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 6月27日 | 2020年度第5回（第11回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 7月4日 | 2020年度第6回（第12回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 7月11日 | 2020年度第7回（第13回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 7月18日 | 2020年度第8回（第14回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 7月25日 | 2020年度第9回（第15回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 7月31日 | MATLAB/Pythonを利用したIoT入門 | オンライン |
| 8月1日 | 2020年度第10回（第16回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 9月18日 | 2020年度第11回（第17回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 9月25日 | 2020年度第12回（第18回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 10月7日 | 2020年度第13回（第19回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 10月14日 | 2020年度第14回（第20回）BDA定期勉強会 | オンライン |
| 10月29日 | マイナビ「課題解決プロジェクトシーズン２」学内確認プレゼンテーション | オンライン |
| 12月17日 | 「第１回」みんなで学ぼう！Pythonによるデータサイエンス | オンライン |
| 12月24日 | 「第２回」みんなで学ぼう！Pythonによるデータサイエンス | オンライン |
| 2月12日 | 環境放射線測定データ解析の説明 | オンライン |
以降、随時開催する予定です。