教師なし機械学習ツール

　放射性廃棄物の地層処分に関する安全評価に関して数値解析グループが取り組んでいる分析では、評価対象として、高解像度の解析モデル、多数パターンの地質環境及び、多数の廃棄体や多数の核種を考慮することが求められる。これら分析においては、数値解析における膨大な計算負荷の発生と、膨大な解析データの分析把握の困難さが問題となり、解決すべき課題となっている。この課題に対して、当グループでは、近年、技術革新が目覚ましい機械学習を利用した２つの解析技術ツールの開発を行った。１つは、膨大な計算負荷を軽減するためのツールであり、もう１つは、膨大なデータから特徴量を抽出するツールである。前者は、教師なし機械学習を用いたツールであり、以下に概要を示す。

• 膨大な解析データから特徴量の抽出を目的とした教師なし機械学習ツール

　安全評価を行う解析対象は、広大な領域における膨大な数の亀裂分布、及び多数核種の移行挙動である。これらのデータは膨大であり人間が分析・把握することは困難である。そこで、多数データの中から類似性や特徴量を自動的に抽出するツールとして、教師なし機械学習の手法を用いたクラスター分析ツール（k-means法を用いたクラスター分類）を作成した。

教師なし機械学習ツール（クラスター分析ツール）の概念図