大阪大学大学院 修士課程 / 工学研究科 環境エネルギー工学専攻
日本景観生態学会 発表優秀賞
・発表題目 深層学習を用いた日本の鳥類モニタリング: BirdNETモデルの活用とその有用性の検証
株式会社KPMG FAS / Data Scientist
Data Scienceを用いて課題解決を行う機会を探しています。
Data scienceを用いてM&Aや企業の戦略策定の支援を行っている
AI技術を用いた鳥類・昆虫・コウモリ・両生類の音響モニタリング技術の開発を行った. 深層学習モデルの構築に加えて,モニタリング対象地点で数千時間分の録音データを収集し,モデルの有用性評価も行った.
市の環境計画や再生可能エネルギー導入戦略の改善に取り組む
1. Time-series forecasting of energy supply for building a sustainable society. 2. Calculation of external costs and health impacts of air pollution In Krakow, Poland
データ分析を用いた戦略立案を行った。 機械学習,統計的手法,Tableau等を用いたWhite space分析を実施。
環境・エネルギー工学を学び,持続可能な社会構築のための知識を深めた. 卒業研究では,鳥の鳴き声から鳥の種を判別する深層学習モデルの構築に取り組んだ。
Sato, T., Maegawa, Y., Haga, C., Matsui, T., and Machimura, T,: Development of bird species identifier using deep learning based on convolutional neural network and transformer algorithms, The 8th Annual Meeting of the Society for Bioacoustics, 2021.11.13-14. (Oral presentation)
大阪大学大学院 修士課程 / 工学研究科 環境エネルギー工学専攻
・発表題目 深層学習を用いた日本の鳥類モニタリング: BirdNETモデルの活用とその有用性の検証