東京工芸大学をはじめとする教職協働チームが「GeoSciAI2024」で最優秀賞（宇宙天気課題）受賞

東京工芸大学（学長：吉野弘章）厚木キャンパス（神奈川県厚木市）事務部入試課の橋本俊之主事、工学部工学科情報学系の北島良三助教らによるチームは2024年3月、地球惑星科学分野データにおけるAIモデル作成コンテスト「GeoSciAI 2024」（主催：日本地球惑星科学連合）で、3分野の課題のうち宇宙天気分野の「太陽観測データからの太陽フレア発生予測」において最優秀賞を受賞した。




　このたびのチームは、東京工芸大学事務局入試課員でチーム代表の橋本俊之主事（以下、氏名五十音順で記載）、榎本理恵講師（国士舘大学）、川又泰介助教（茨城大学）、北島良三助教（東京工芸大学）、坂本真仁講師（金沢工業大学）の4大学による教職協働のメンバー構成となっている。

　同チームは、日本地球惑星科学連合が主催する、地球惑星科学分野データにおけるAIモデル作成コンテスト「GeoSciAI 2024」において気象分野と宇宙天気分野の2つの課題に挑戦し、宇宙天気分野の「太陽観測データからの太陽フレア発生予測」で最優秀賞を受賞した。
　このコンテストは、日本地球惑星科学連合が提供する3分野の課題データから挑戦したい課題を選択のうえ、その目的を達成するような深層学習モデルを作成し、評価データにおける評価スコアを競うコンペティション。
　受賞した宇宙天気分野の課題では、太陽磁場画像を使用して太陽フレアの発生予測を高精度で行える機械学習モデルの作成が行われた。

　チーム代表の橋本主事は「教職協働の力を最大限に引き出すことで、このような素晴らしい成果を得ることができました。コンテストへの参加は、文部科学省の『大学のガバナンス改革の推進について』（平成26年2月）でうたわれた教職協働の実現でもあり、今回の受賞はとても価値のあるものと考えています。そして、受賞という成果は大学間交流の成功事例ともいえます。今後も本学の研究と教育の質を向上させるために、尽力していきたいと考えています」と話している。
　また、北島助教は「チームで最優秀賞受賞ができたことは円滑なチーム内コミュニケーションの賜物です。職員と教員間のコミュニケーションと複数大学における教員間コミュニケーションが活発化することで、今回の成果に結びつきました。共同プロジェクト・教職協働の意義を再認識しました。また、今回の分析過程は、本学の教育や様々な活動に活かすことができると考えます」と語っている。