【パターン認識ラジオ】マンゴー画像や時系列データの解析にAIが活躍

https://youtu.be/zmRbyzt7yfI https://youtu.be/mvMod_E9wTA # パターン認識ラジオの原稿   ## イントロダクション こんにちは、皆さん。今日のパターン認識ラジオでは、非常に興味深い2つの論文について紹介します。一つ目はマンゴーの熟度をAIで予測する研究、二つ目は地球の平均気温を予測するためのモデルについてです。学生さんたちが解説動画を作成してくれましたので、それに基づいてお話します。   ## セグメント1: マンゴーの熟度予測   ### 論文概要 論文はS. AdiVishnu, V. Nagaraju, とP. Senthil Muruganによる "Prediction of Mango Fruit Ripening in Different Stages using CNN over Random Forest" です。この研究では、マンゴーの熟度を予測するために、ランダムフォレストと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が使われています。   ### なぜ重要か マンゴーは特にインドで重要な産業とされており、その収穫時期が品質やコストに大きな影響を与えます。熟度を正確に予測することは、農家にとって非常に価値があります。   ### データと手法 この研究で使用されたデータセットは、Kaggleから取得した100枚のマンゴーの画像です。CNNの方がランダムフォレストよりも高い精度で熟度を予測できました。   ### 考察 この手法はマンゴーだけでなく、他の追熟する果物にも適用可能であり、多くの農産物での利用が期待されます。   ---   ## セグメント2: 地球の平均気温予測   ### 論文概要 この論文では、ARIMAモデルを使って地球の平均気温を予測する手法が紹介されています。さらに、Wavelet変換のアイデアを組み込んだWavelet ARIMAも用いられています。   ### なぜ重要か 地球の平均気温の上昇は、クライメートチェンジの一つの指標です。この予測モデルは、気温のトレンドを早期に把握し、対策を考える上で非常に重要です。   ### データと手法 ARIMAモデルは時系列データに特化した分析手法で、非定常過程に対する自己回帰移動平均モデルとして機能します。Wavelet ARIMAは、時系列データにおけるパターンのローカルな特性を捉える能力があります。   ### 考察 この研究は、ファジィやラフ集合についても考察しており、より複雑なデータ構造に対応可能です。   ---   ## まとめ 今回は、マンゴーの熟度予測と地球の平均気温予測についての論文を紹介しました。どちらも日常生活や産業、さらには地球規模の問題に直結する重要なテーマです。興味を持った方は、是非とも原著論文や解説動画をご覧ください。   それでは、次回のパターン認識ラジオでお会いしましょう。ありがとうございました！ 告知リンク： https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://www.kogakuin.ac.jp/science/ https://wcci2024.org/

There are no comments yet.

Please log in to write the first comment.