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J-GLOBAL ID：202002228062726976   整理番号：20A2397860

機械・深層学習を用いた科学的根拠に基づくエネルギー・原子力政策の手法の確立

Energy and Nuclear Energy Policy based on Scientific Evidence using Machine and Deep Learning

著者 (1件)： 勝田忠広 (明治大 科技研)
資料名： 明治大学科学技術研究所年報  (Annual Report of the Institute of Science and Technology, Meiji University)
号： 61  ページ： 59-60  発行年： 2020年09月30日 
JST資料番号： F0841A  ISSN： 0543-3916  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・AI技術として活用されている機械学習および深層学習を用いた「科学的根拠に基づいたエネルギー政策」の手法の確立に向けた研究取組みについて紹介。
・本研究の目的は,福島第一原発事故を転換点として,社会・環境問題や次世代責任という視点を考慮した「科学的根拠に基づいたエネルギー政策」の手法を確立すること。
・関係する審議会から議事録等をデータベース処理し,その科学的根拠や透明性を分析し,明らかになった課題にAIによる最適化を行い,将来のエネルギー政策の可能性を提示。
・本稿では,福島事故以前の政府のエネルギー・原子力政策について,意思決定過程の議論をテキストマイニングを用いて定量的に分析し,そこから得られた知見を提示。

シソーラス用語： *機械学習 ,  データマイニング ,  知識獲得 ,  *エネルギー政策 ,  国家政策 ,  テキストマイニング ,  *深層学習
準シソーラス用語： 原子力政策

分類 (1件)： エネルギー政策・エネルギー制度  (LA01040K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  科学的根拠 ,  エネルギー ,  原子力政策 ,  手法