製品開発のスピードアップに対する要求の高まり

永橋直也様

THEME :機械学習を用いたリチウムイオン電池の寿命予測

データサイエンティスト育成講座
2020年6月期

データサイエンティスト育成コース本講座卒業(自動車部品製造メーカー勤務)

この発表のポイント・見どころ

現在、世界各国で「脱炭素社会」の実現に向けた様々な取り組みが進んでおり、「電気自動車(EV車)の普及」もその中の1つです。しかし、現状は電池の価格が高いことによって、車両価格の高騰が起き、EV車の普及は思うように進んでいません。そこで、車両価格を下げるための案として中古電池の利用を検討し、中古電池の劣化度合いを適切に評価できるモデルを構築しました。

製品開発のスピードアップに対する要求に、既存技術だけでは限界を感じた

製品開発のスピードアップに対する要求が年々高まってきており、現在のやり方や技術だけでは対応することができないと感じていました。深層学習・機械学習の技術を活用することで、この要求に対応できるのではないかと考え、そのポテンシャルを把握するために受講しました。

世界の共通課題である”環境とエネルギー”をテーマに

データミックスの卒業発表では、世界的に重要な共通課題として掲げられているエネルギー問題と環境問題をテーマに取り組みました。もともとドメイン知識があったことや、このテーマに関する論文が多くあったため、なんとか形にできると考えました。

授業や卒業発表への取り組みを通して、機械学習・深層学習の基本的な知識、Python, R, 機械学習のライブラリに関する理解も深まりました。また、テーマに取り組むに当たって、講師の先生のメンタリングによって、アウトプットの形やスケジュール感を明確にしていただけたので、期限がある中でデータ分析プロジェクトを完結させるイメージを学ぶこともできました。Excelでは扱えない、いわゆる「ビッグデータ」を扱う難しさを実感すると同時に、そのビッグデータを扱うための具体的なテクニックについての理解を深めることもできました。

大学では化学を勉強し、現在は自動車部品メーカーで働いているため、機械学習・深層学習に関する知識が全くありませんでしたが、データミックスの講座を受講して、現在では一般的な人工知能に関する技術的な内容は理解することができるようになりました。自分が専門とする分野については最先端の文献も理解できるようになりました。機械学習ライブラリやAutoMLなどについて学ぶことができ、PythonやRによる実装力も向上できました。

データサイエンティスト育成コースを修了して、機械学習・深層学習に関する学習を進める基礎体力を身に付けられたと感じています。ここから自身に関連のある分野について、更に理解を深めて行きたいと考えています。

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