サイバーフィールドワークとその展開
京都大学学術情報メディアセン
ター
中村 裕一

そもそもの発端• 研究科，研究所・センター （研究連携基盤）との連携・協力方策• 研究協力（発掘）• 研究支援（ミッション）• フィールドワークの京大？
• 高校生の見学，模擬講義コンピューティング研究部門
ミッション
最適化技術

最先端スパコンの構築と利用技術の開発

実アプリへの適用
雨中プラズマシミュレーション

SIMDベクトル化
ノード間通信最適化

中和用電子放出

省電力スケジューリング
プログラミング環境

学内・学外との共同
研究とそれを通じた保有技術の実アプリへの適用

将来展望

保有技術

イオンビームイオンエンジン搭
載衛星

タスク並列言語
並列スクリプト言語

電界強度コンター図

津波漂流物シミュレーション

並列化ライブラリ

富岳への展開HPC+AIの基盤的環境
並列計算のコモディティ化
非定型HPCアプリ
開拓

並列計算手法
圧縮・非圧縮流体計算

計算科学に関する教育の支援

マルチフィジックス

領域分割・動的負荷分散

次世代アーキテクチャの探求

対外活動

JHPCN共同研究

HPCIの構築・運用
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HPCIコンソーシアムを通じたHPC施策提言
土木学会を通じた学際研究推進

核融合プラズマシミュレーション（核融合研・他）
宇宙プラズマシミュレーション（神戸大・他）
階層型低ランク行列近似（東工大・他）
12
拠点間大規模データ通信（NICT・他）
防災シミュレーション（東北大・他）
弾性波動解析（群馬大・他）

メディア処理・データサイエンス
画像・音声・テキスト・その他のメディアの処理，メディアの分析と理解
ミッション

人間と取り巻く環境を「より見る」ためのセンシン
グ・認識基盤

基礎技術

空間・
画像修復
環境の３次元計測
センシ
衛星画像処理ング

計測
認識

人と人，人と機械のインタラクションの計測・認識による研究基盤

言語理解と生成のための基礎研究とその基盤整備

画像計測
生体信号計測パターン認識機械学習・深層学習
分析
表情・動
モデル化 作・行動認
識，グラウ
ンディング
関連分野
音声情報処理認知科学
言語学

バイオメカニクス
リモートセンシング

共同研究例

研究テーマ・共同研究のスコープ• 画像センシングによる３次元形状計測• 画像・映像からの物体
領域抽出・認識• 画像超解像• 人・集団の状況分析• 人間とロボットの協調• テキスト処理ツールの分野適応• 言語の理解とそれに基づいた説明文生成• 学内テキスト資源のアーカイブと検索基盤• 遠隔教育・遠隔講義の教育基盤

深層学習を用いた日本猿の性別識別(霊長類研究所)＜＜

QOL評価のための表情認識(西香川病院)
高齢者のQOL向上のための遠隔共食支援(国立台湾大学，情報学研究科)

パターン認識技術を用いた衛星画像処理(JAMSTEC)

地域情報抽出のための地名認識(東南アジア地域研究研究所)

サイバーフィールドワーク構想
中・高等学校フィールドワーク体験

附置研究所・センター

+
体験データ

学術データ

メディアエクス
ペリエンス技術

サイバーフィールドワーク（探索・発見・発表）

学術情報メディアセンター

サイバーフィールドワーク構想
中・高等学校フィールドワーク体験

データ科学
計算科学
メディア処理サイバーフィールドワーク（探索・発見・発表）

附置研究所・センター+

データマネー
学術データ
ジメント

体験データ

メディアエクス
ペリエンス技術

学術情報メディアセンター

サイバーフィールドワーク
2017年度開催概要

2017年度開催形態• 開催• テーマ毎にワークショップ形式で開催（９０分）• テーマ1：「自動撮影カメラを使ってアフリカ熱帯林の哺乳類を調べよう！」• テーマ2：「空からイルカを観察する」• テーマ3：「クスノキを探せ！」• テーマ4：「京都や海外の都市を対象にした言語表記のエラー発見体験」• テーマ5：「スーパーコンピュータを用いた計算結果の視覚的分析」• 実施・会場提供：学術情報メディアセンター• 参加• 京都府立城南菱創高等学校（高校生８４名，引率教員５名）

テーマ1• 自動撮影カメラを使ってアフリカ熱帯林の哺乳類を調べよう！
（霊長類研究所 本郷峻，中村泉）

⾃動撮影カ メ ラ を 使っ て
ア フ リ カ 熱帯林の哺乳類を調べよ う ！
京都⼤学

霊⻑類研究所本郷 峻・ 中村 泉

三〇
種以上の哺
乳類
Nakashima (2010) in Tropics• 目的：• 哺乳類種の種同定体験を通して種の多様性や生態に触れる• 実施：• フィールドで撮影された映像+正解イラスト→種同定を行う• 答え合わせ・感想交換（難しかった点・意外だった点 etc.）

テーマ2• 空からイルカを観察する（野生動物研究センター 榊原香鈴美）• 目的：• 空撮映像からの動物生態分析の方法について触れる• 実施：• 集団行動するスナメリの空撮映像から個体検出する（手作業は大変）• 個体検出の簡単化について自由に考えてもらうテーマ3• クスノキを探せ！
（野生動物研究センター 杉浦秀樹）• 目的：• 空撮映像からクスノキの植生を分析する方法に触れる• 実施：• 空撮映像の中でどの部分がクスノキなのか考えてもらう• 答え合わせ・自動化について議論テーマ4• 京都や海外の都市を対象にした言語表記のエラー発見体験（学術情報メディアセンター 壇辻正剛，南條浩輝）
イタリア語エラー: ～ CON CAFFÈ
注: con = ～といっしょに （英語: with）
caffè = コーヒー（英語: coffee）
解説: 「コーヒーを持って～する」を意図したと思われる。英語で with coffee となるので、そのままイタリア語の語を当てはめたのかもしれない。しかし、イタリア語でその意味にするためには caffèの前に不定冠詞(un)を必要とする。冠詞がなければCAFFÈは固有名詞と解釈され、「コーヒーさん（という人）と～する」と受け取られる可能性もある。

• 目的：• 誤った（ネイティブからすると変な）外国語表記とその理由を考える• 実施：• タイの駅周辺（の看板）から変な日本語表記を見つける• グループ対抗で発表（なぜそうなってしまっているのかも想像）テーマ5• スーパーコンピュータを用いた計算結果の視覚的分析（学術情報メディアセンター 小山田耕二，夏川浩明）• 目的：• スーパーコンピュータの利用・数値データの可視化の意義に触れる• 実施：• 液体中に他の液体を投下したときの混ざり方はどのようになるのかについて説明• 物理法則に基づいてシミュレーションを行った結果をＣＧで確認

実施報告• 2017年度 (レポート)• 2018年度 (メディアセンター年報参照)• 2019年度 (メディアセンター年報参照)

実施結果・反省点など• 最新のフィールド研究・研究者は面白い• 高校生には間違いなく大好評• 慣れれば気軽に実施できる (過大な手間にならないようにアレンジするノウハウがあれば)• 共同研究のきっかけとなった• 多くは若手の教員・博士学生の担当になる– インセンティブがないと続かない• それぞれの研究科・研究所で実施している体験授業との差異，または，協力関係をはっきりさせる必要あり– 教育プログラムとして組織的に動くかどうか？

• 内容が浅い，フォローアップが難しい現在の試み• サイバー・フィジカ
ル混成• 京都大学フィールド
科学教育研究セン
ターとの協働• 初年次から学部専門科目までのフィールド関連教育を対象• 現地へ乗り込むこともスコープに演習室（キャンパス）

共有
追体験
分析

実フィールド仮想化
AIツール

フィールドのセンシング・記録，体験の記録

・・・

ILASセミナー
専門基礎科目高大接続
アウトリーチ

遠隔コミュニケーション

ありのままのフィールドを体感する，地域の人々と交流する

https://fserc.kyoto-u.ac.jp/wp/about_fserc/addresses

現在進行形の報告• 芦生研究林 (京都市街から50kmほど北の山林)• 100年の歴史と観測データの蓄積• http://www.ashiu.kais.kyoto-u.ac.jp/• 合宿形式 ←時期的に「個室」,「宴会なし」• アクションカメラ（全方位，ステレオ）などを装着
または手持ち• ヘルメット，長靴なので，違和感なし• 撮影データの例現在進行形の報告
大カツラ

上から見た写真上を見上げた写真

体験した学生の報告（抜粋）
映像を見返して気づいたこと•

１日目「１日目に見た人工林との違い」を焦点に見直した•

気づいたこと–人工林に比べ植生が豊か（右上図）–

自然林のほうがギャップが多い → 草・シダが多い印象–

ネットの内と外では明らかに植生が違う（右下図）２日目（特に左側の斜面を見たら明らか）–斜面の方が木がたくさん生えていて、平地には低木・草・シダが多い？

内外これからの展開• 学生側，教室側の設計• VRゴーグルなどを使ったバーチャル体験• データサイエンス，計算科学との接続• 継続的なコミュニケーションのチャネル• 自然だけがフィールドではない– 歴史，文化，人間（心理，生理，…），・・・– 工学（土木・環境），防災，・・・