鈴木香寿恵（すずき かずえ） / Kazue Suzuki, Ph.D.
明治大学大学院 特任准教授 博士（理学）
衛星画像からの降雪雲検出、生成AIによる異常検知、データ同化による氷床コアの年代決定—— 機械学習・統計モデリングを極域科学と地球科学の観測データに接続し、 人が読み切れない量の観測記録から、地球環境の変化を可視化する研究をしています。
「AIで何ができるか」ではなく「極域・地球科学の何が読み解けていないか」から出発し、5つのテーマで研究を進めています。
CNN・半教師あり画像セグメンテーションで衛星雲画像から降雪雲やAtmospheric Riverを検出し、南極氷床への降雪量推定につなげる。
f-AnoGAN等の生成モデルで偏光マイクロパルスライダー(PMPL)観測を解析し、南極・昭和基地の高濃度エアロゾルイベントを自動検出する。
カルマンフィルター・階層ベイズによる氷床コアの年代決定、逐次データ同化による大気トラジェクトリー解析、確率台風モデルの構築。
衛星観測と地上観測を機械学習で橋渡しし、極域における熱輸送・微量物質輸送のメカニズムをモデル化する（科研費 基盤研究B 代表）。
雪結晶自動撮像装置やPMPLなど、AI解析の前提となる観測系そのものを設計・運用する。北海道・南極での積雪サンプリングと組み合わせ、多要素センシングによる「観天望気」の再構築・災害予兆予測にも取り組む。
南極と雪が好きな研究者。
モンスーンの研究室から極地研へ。学位取得後、統計学に出会い、データ同化を始めた。
現在は時系列モデリングと機械学習を用いた研究をしています。
総合研究大学院大学で極域科学の博士号を取得後、国立極地研究所・統計数理研究所を経て、 統計学と機械学習の両輪で「南極視点からの地球環境変化」を読み解く研究を続けています。 明治大学大学院ではデータサイエンス教育にも携わり、学部生・大学院生に統計・機械学習の 実践的な使い方を伝えています。
明治大学大学院では「多変量解析基礎」「人文・社会科学データ解析」「データサイエンス演習」を担当しています。 「多変量解析基礎」は数理データサイエンスAI応用基礎レベルプログラムのベーシックプログラム・選択必修科目です。
気象・雪氷・地球科学のフィールドデータを、統計モデルや機械学習でどう扱うか—— 研究室の取り組みは、データサイエンスを専攻する学生にも、 自然科学からAI活用へキャリアを広げたい学生にも参考になるはずです。 データサイエンスコンペティションの企画・運営や日本雪氷学会の学生向けウェビナーにも携わっています。
鈴木香寿恵
KAZUE SUZUKI LAB — POLAR × DATA SCIENCE