叡啓大学が開催した深層学習活用のエネルギーマネジメント講座

叡啓大学による公開講座：深層学習を活用したエネルギーマネジメント入門

2023年2月20日、広島市中区に位置する叡啓大学が「深層学習を活用したエネルギーマネジメント入門」という公開講座を開催しました。本講座は2050年カーボンニュートラルの実現と、Society5.0に向けたエネルギーマネジメントの高度化の必要性を背景に企画されました。わたしたちの生活に密接に関わる電力需要予測を学ぶ貴重な機会として、多くの参加者が集まりました。

AIとデータサイエンスの可能性

現代社会では、AIやデータサイエンスを用いた電力需要予測が注目を集めています。特に、生成AIの進化により、初心者でも手軽に高度な分析が行える環境が整っています。叡啓大学の講座では、その最前線の技術を体験しながら学ぶことができました。

参加者は、Google Colabを通じて実際にプログラムを実行し、データを分析する手法を体感しました。河村勉教授の指導のもと、講座は非常にインタラクティブな形式で進められ、受講者は自身のパソコンで演習を行いながら理解を深めていきました。

演習内容の詳細

講座では、まず過去の電力需要や気温などのデータを基に重回帰分析を行い、予測モデルを構築します。この基本的な統計手法を学ぶことで、参加者はデータ解析の基盤となる考え方を理解しました。

次に、重回帰分析で得たモデルとの対比の中で、ニューラルネットワークを用いた深層学習モデルの構築へと進みます。この段階で、参加者は同じデータに対する予測結果がどのように変化するかを観察し、深層学習の持つ可能性を実感しました。さらに、深層学習は重回帰分析と比べてより複雑な関係性を捉えられるため、より高い予測精度が得られるという実績も経験しました。

深層学習の特性と課題

深層学習の特長として、その多層構造と活性化関数による柔軟性が挙げられます。複雑なデータに対しても高精度な予測が可能ですが、過学習などの課題も存在しています。講座では、このような技術的課題に対して適切なモデル構造や学習設定を検討する重要性についても触れられました。

叡啓大学は今後もこのような公開講座を定期的に開催し、社会人や地域の人々に最新の技術や知識を提供していく予定です。これにより、エネルギーマネジメントの分野におけるデータ活用への理解をさらに深め、持続可能な社会の実現に向けた一助となることを目指しています。

詳細については、叡啓大学の公式サイトをご覧ください。