抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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スーパーコンピューター「京」が稼動し,文字通り桁違いの物性シミュレーションが可能となった。近い内に,その巨大なストレージはデータで埋め尽くされ,次は,溢れるデータをどうやって解析するかが問題になるはずである。データが溢れる事態は,シミュレーションに限ったことではなく,天文学でも分子生物学でも,機械がデータを生み続けている。計算規模が小さいうちは,グラフや可視化の工夫で,ある程度現象を把握することができた。人間の「気付き」の能力は侮れない。また,近距離の問題にしか注意を払っていなかったからこそ,小規模の計算で事足りた。しかし,大規模な系でしか生じない何かを見付けたいからこそ,大規模な計算をするわけで,小規模の系で培った手法や,人間の気付きだけに頼っていたのでは,真に面白い,新奇な現象を見逃がす可能性は高い。溢れるデータの中から,価値のあるデータを見付ける技術をデータマイニングと呼ぶ。データマイニングは,人間の「気付き」をアシストし,知的探索の範囲を拡げる。人間の直感に頼らずに,データの次元を縮約したり,相関や因果や突発的な変化を見付け出す巧い方法がないものか,というのが本ゼミの主題であり,水の物性の研究を題材として,どんな現象が見られるか,どんなデータ解析手法が使えるかについても紹介する。
