7月19日
16:00～17:30

小槻 峻司 
千葉大学 環境リモートセンシング研究センター 准教授

「観測の価値」を最大化するデータ同化・予測手法の開発

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データ同化は、プロセス駆動型の数理モデルと観測データを最適に繋ぐ、統計数理や力学系理論に基づいた学際的科学である。特に、数値天気予報においては根本的な役割を果たし、データ同化技術は高度に発展してきた。しかし、現業の天気予報は限界問題に直面し、Data Richな時代にも関わらず、観測ビッグデータの価値を最大限に利用できない状況に直面している。本セミナーでは、データ同化技術により同化される「観測の価値」や、費用対効果の高い観測を実現するための「観測位置の事前最適化」に関する我々の研究成果を共有する。また、脳科学や発生生物学分野などで進むデータ同化研究についても触れ、データ同化技術が生命医科学の問題解決に貢献可能か、議論できればと思う。

小槻 峻司 
千葉大学 環境リモートセンシング研究センター 准教授

2009年京都大学工学部・地球工学科卒業。京都大学大学院・工学研究科において2013年に博士（工学）を取得。2014年から2019年まで理化学研究所・計算科学研究センターにおいて、特別研究員・研究員として全球天気予報システム開発に従事。2019年に千葉大学・環境リモートセンシング研究センターの准教授として着任し、人工衛星とデータサイエンスによる環境予測科学研究に従事している。主な研究代表プロジェクトは、JSTさきがけ・数理構造活用 (2019-2023年)、JSTムーンショット目標8・気象制御 (2022-2025年)、科研費・基盤A(2021-2025年)など。