【計算知能ラジオ】高尚な議論をありがとうございました。

計算知能ラジオへようこそ。今日は、「Computational Intelligence Fons Scientia Collaborative Intensive Focused Session」に参加し、「人と機械の知能のための幾何特徴について」というテーマでの議論と研究計画を紹介します。   #### スライド1: アレ **目標** 個々の動きの個人差や変化を可視化し、理解する。   **リスペクト** - パターン認識・機械学習手法 - 多項式拡張   これらの手法を尊重し、幾何代数を利用して幾何情報を拾い上げます。   #### スライド2: Data Coding for Explainable (Human Friendly) Machine Learning 我々は、Geometric Time-Series Dataに対してGeometric Dynamic Feature Codingを施し、機械学習を用いて認識結果を得る予定です。これにより、機械学習の結果が人間にとって理解しやすくなります。   #### スライド3～7: データの紹介 歩行の加速度データ、9軸センサのデータ、歩行の関節座標データ、サッカーの戦術データ、交差点での車の位置速度データなど、多岐に渡るデータを用いて研究を行う予定です。   その後の議論では、3D空間におけるDirected Area、Signed Volume、およびConformal Sphere Center and Radiusについて説明しました。これらの幾何特徴を利用することで、多項式展開による進化計算やAE（オートエンコーダ）の可能性、さらには、位相空間・時空間での幾何コーディングについて深く議論する予定です。   このセッションでは、諸先輩方からの貴重なご指導を受け、人と機械の知能のための幾何特徴について新たな視点と理解を深めることができました。これからの研究において、これらの知見を活かし、さらなる探求と発展を目指します。   これで今日の計算知能ラジオを終えます。次回もお楽しみに。 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://wcci2024.org/

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