ユニット研究テーマ 提案
2021年4月26日
核融合理論シミュレーション研究系
横山 雅之

No.4 核融合データ駆動（横山）

核融合データ駆動 （メソッド型）（「核融合」と「データ駆動」、「核融合データ」が「駆動」）• データを生成・取得し、それを用いる研究は皆さん当たり前に行ってきています。
• その「当たり前」をベースにしつつ、これまでとはちょっと違った視点で、NIFSが分野内外と繋がるユニット（共同研究体、超分野研究・交流の場、看板、窓口）を構築したいと考えています。

• そのような場は、すでに形成してきており、NIFSが主導できる実感も得ています。
1. 研究テーマの紹介
2. 研究目的
3. 研究への取り組み方• 想定している装置・設備、研究環境について• 協力が欲しい専門領域

Up資料にはおまけがついています1/5

1. 研究テーマの紹介

No.4 核融合データ駆動（横山）「核融合データ駆動」「問題」の視点転換、相補的再定義：
分野知識⇒
データをそのまま見る
演繹、第一原理、要素還元、機構解明 ⇒ 特徴抽出、帰納、推定、逆問題、入力-応答（制御）研究の「過程」を分野内外に語る「研究対象」の言葉ではなく、「データ」「解析」の言葉で語る （ex., ディスラプション⇒時系列変化点）
統計数理やデータサイエンス（DS）分野との互恵的協働 ⇒ 新知見、新手法 「一般化」して超分野還元
研究「対象」は問わない

2. 研究の目的（やりたいこと、目指したいこと）核融合研究の新機軸を創成、確立したい

国立天文台Webより転載
https://www.nao.ac.jp/news/science/2019/20190410-eht.html

核融合分野発のデータや解析手法が分野外でも活用される時代を創りたい
ITER（大量データ）⇒原型炉設計時代（制御的視点の強化）に向けた準備研究（原型炉で得られるデータで研究する）
核融合分野を「DS実践、挑戦、実証の場」として提供：超分野研究の場、人材育成「４機構＋総研大連合体」(2022～)におけるDS取り組み：「データ生産・保有側」の視点で分野横断的先導
2/5

3. 研究への取り組み方

No.4 核融合データ駆動（横山）研究環境：
皆さんのデータ・解析手法が資産個別テーマの集合体（共同研究体、ユニット内外情報交換）：多分野と繋がれる強み（個別）手法やデータサイズに応じた計算機・ストレージ
個別科研費など ⇒ ユニットとしてまとまった形で大型資金申請（DSの社会還元、広範な研究対象とDS）
だが、何より大切なのは「人知のネットワーク、交流の場」
超分野交流の場（すでにいくつか形成済み）：共同研究萌芽（ex., NIFS、京大、九大ー統数研）
超分野交流環境、窓口（NIFSが人を惹きつける）⇒ 核融合データ・手法が超分野拡散大学等からの参画（DSに興味を持ってプラズマ・核融合の研究室に入る学生も増えている）⇒ユニット経由で超分野マッチング、人材育成⇒超分野の活躍の場⇒大学内でも分野融合が促進

協力がほしい（協力してあげられる）専門領域：互恵的
統計数理研究所などをハブとしたデータサイエンス分野（民間含む） （これもすでに場は形成済み）
数学、AI等の分野もターゲット：形成済みの場への参加も実態としてある

3/5

No.4 核融合データ駆動（横山）「超分野交流の場」
2020～
統数研共同研究集会「諸科学における大規模データと統計数理モデリング」（DSコミュニティ） オンライン28回
ML：16⇒108（多様な分野、民間含む）

2021～
自然科学研究機構分野融合事業ワークショップ「諸科学における大規模・多様なデータを基盤としたデータ駆動型研究の萌芽・推進」（データ生産・保有コミュニティ）ネットワーク形成・拡大
人的交流
データサイエンス
データ共有

統計数理
数学
AI

各分野

演繹と帰納の相補活用
新発見、創発手法・アルゴリズムの実践・チャレンジの場
2021～
プラ・核専門委員会「データサイエンスとの連携によるプラズマ・核融合データ利活用の推進」（統数研からもアドバイザー参加）⇒ユニットが「常設運営」する形態に移行させる
このユニットが超分野交流の場を主宰、NIFSの”One of Identities”

4/5

No.4 核融合データ駆動（横山）（取り組み例：「対象」oriented）（超分野的視点：「学術・産業界の言葉」oriented）
こちらの視点（例）がユニットでの活動基盤•

熱輸送モデリング•回帰によるモデリング•プラズマ性能向上•

回帰の外挿性：実証の場（うらやましい）•統合シミュレーション•「制御活用・実証」へ（データ同化業界初でしょう）•

放射崩壊、ディスラプション予知•

時系列データ変化点予測•

画像解析に基づくプラズマ制御•「自動運転」手法の「実証」の場•

高次空間（乱流）データの構造分析、挙動予測•

時系列データからの因果推論•

ダイバータ熱流束とプラズマ条件の相関•

入力-出力の応答関係把握（制御活用）•

大規模シミュレーションデータ

•特徴抽出、主成分分析、次元縮約•

原子・分子データベース•

Missing Elementsの推定、転移学習•

新材料開発、材料研究•

マテリアルズインフォマティクス、適応型実験計画法

•

試料解析

•

画像特徴抽出、パターン認識

•

。。。

•。。。

ご意見、ご提案をYammarにお願いします

5/5

No.4 核融合データ駆動（横山）以下、Up資料用

6/5

Fusion2030 Fusion
Plasma Working Group
学術課題集より

7

交流の場づくり
自然科学研究機構 データサイエンス勉強会 2021.1.21 発表資料より【個々よりも組織的取り組み、最初から分野を跨ぐ方がよさそう】
2019.12「時系列データ」自発会合（@統数研：時系列データを持ち寄って議論：分野横断）
九大の核融合研究者「こういう会合を待ってたんですよ！」 【大学の研究力強化】
2020.3に「機械学習」自発会合（コロナで中止）⇒2020年度統数研共同研究集会「諸科学における大規模データと統計数理モデリング」
諸科学のデータ保有者と統計数理研究者の「出会い」の場
完全オンライン
7月18日～8月7日
平日12～13時（全18回）
12月7日～12月18日 平日12～13時（全10回）•（お昼１時間＋議論）

プラズマ・核融合、宇宙/天文、地球、大気、地震、海洋、物質計測、医学、健康、神経系などの分野から話題提供•

どのようなデータをどのように活用して、どのような知見を獲得しているか•

統計数理の専門家から、手法やアルゴリズムの紹介、論文情報交換8

自然科学研究機構 データサイエンス勉強会 2021.1.21 発表資料より「打てば響く」実感 （「出会い」の場を設けると、分野を超えた「共同研究」の芽が出る）【大学共同利用機関の重要な機能】「ドメイン」と「データサイエンス」が混ざり合っている実感

核融合分野と統数研の共同研究リスト（データサイエンス手法で結びついている）
機関

課題名

核融合研

核融合プラズマの熱輸送モデリング(~2019) 回帰

核融合研

L1正則化を使ったトモグラフィー再構成の試み

九大プラズマ乱流の多点時系列データ解析手法の開発

京大

データ同化手法による核融合プラズマの統合輸送シミュレーション

科研費申請につながったものもあります。

9自然科学研究機構 データサイエンス勉強会 2021.1.21 発表資料より

統数研 共同研究集会「諸科学における大規模データと統計数理モデリング」
2020.7.13~8.7 (全18回)
今泉 允聡 （東大）

深層学習の原理を明らかにする理論の試み

本多 充 （QST＊）

多層パーセプトロンを用いた核融合プラズマ輸送モデルの代理モデル構築

釼持 尚輝 （核融合研） 敵対的生成ネットワークを用いた核融合プラズマにおける計測・加熱制御手法の開発
鈴木 航介 （京大）

ベイズ統計とプラズマトモグラフィー

石川 遼太郎 （総研大/天文台）

深層学習による太陽表面乱対流の物理量診断手法の開発

野村 俊一 （統数研）繰り返し地震に基づくプレート間滑り速度の時空間変動の逆推定

佐々木 真 （九大）

プラズマ乱流の構造抽出と構造間因果関係

森下 侑哉 （京大）

データ同化手法を用いた核融合プラズマのシミュレーションとモデリング藤井 恵介 （京大）

大規模プラズマ乱流シミュレーションデータにおける乱雑さの定量化と突発現象との関連

本武 陽一 （統数研）

ベイズ推論に基づく物理モデル構築過程の効率化

菊地 和平 （統数研）

褶曲の自己アフィン性モデル

松井 鉄平 （東大）

神経活動イメージングの最近の進展と統計数理モデリングとの関わり

立森 久照 （国立精神・神経医療研究センター）

eHealth: データ駆動型ヘルスケアとデータ・サイエンス

前山 伸也 （名大）

射影演算子法による時系列データ統計解析とその一般化Langevin描像

竹内 努 （名大）多様体学習による銀河進化の新しい定量化井上 智裕 （京大）

海底圧力計記録を用いたゆっくり滑りによる海底地殻変動の検出

成田 絵美 （QST）

ニューラルネットワークを用いた核融合プラズマの第一原理乱流輸送計算の高速化

長友 英夫 （阪大）

データ同化によるレーザープラズマのリアルタイム解析*QST：（国研）量子科学技術研究開発機構

10自然科学研究機構 データサイエンス勉強会 2021.1.21 発表資料より

統数研 共同研究集会「諸科学における大規模データと統計数理モデリング」（冬の会合）2020.12.7~12.18 (全10回)
岩澤 英明（QST）

顕微・角度分解光電子分光データのクラスタリング

竹内 努（名大）銀河分布の位相的データ解析: 初期宇宙の音波検出

坂上 貴之（京大）

諸分野と数理連携の試み

近添 淳一（生理研）

感覚刺激の価値評価の神経基盤：深層学習とfMRIの融合研究

大舘 暁（核融合研）

ベイズ統計ベースのトモグラフィーと従来手法の比較

上野 哲朗 （QST）

適応型実験デザインによる物質計測の高効率化

玉田 嘉紀 （弘前大）

多項目データの因果関係を説明可能な人工知能データ解析技術

西村 耕司（極域環境データサイエンスセンター、国立極地研究所）
大気レーダーの観測データからの大気乱流の正確な導出矢野 恵佑（統数研）

複数観測点を用いた地震イベント検知〜ゆっくり滑りから通常の地震まで〜

横山 雅之（核融合研）/菊地和平（統数研） 共同研究枠組みの紹介とお誘い
NINS分野融合事業、統数研共同研究集会、統計思考院共同研究スタートアップなど

11