森信人 防災研究所教授、陳信宇 海上・港湾・航空技術研究所専任研究員、伴野雅之 同グループ長による共同研究チームは、砂浜の海岸線が季節によってどのように変化するかを予測する際に、従来常識とされてきた数値モデルの最適化を「長期間のデータで学習させる」手法よりも、わずか2年という「短期間のデータで学習」させた方が、はるかに予測精度が向上するという画期的な手法を発表しました。例えるなら、砂浜の海岸線の予測モデルで季節的な砂浜の変動を予測する際には、長期間の大量のデータで「ガリ勉」させるよりも、少ないデータで「短期集中」で学習した方が成績が上がったと言えます。　この「少ない方が、成果は大きい...