日別アーカイブ 2012年12月18日

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Huginの開発スタッフによる新著

Kjærulff と Madsen による教科書の第2版がSpringerから出版されます:
Kjærulff, U. B. and Madsen, A. L. (2013). Bayesian Networks and Influence Diagrams: A Guide to Construction and Analysis. Second Edition, Springer. ISSN 1613-9011, ISBN 978-1-4614-5103-7, ISBN
978-1-4614-5104-4 (eBook) and DOI 10.1007/978-1-4614-5104-4.
さらに、HUGINのスタッフた著者および共著者である以下の出版物があります:
Madsen, A. L. and Butz, C. (2012). On the Importance of Elimination Heuristics in Lazy Propagation in Proceedings of the 6th European Workshop on Probabilistic Graphical Models, pp. 227-234.
Garcia, A. B., Madsen, A. L., and Vigre, H. (2012). The use of Probabilistic Graphical Models to develop a cost-effective vaccination strategy against Campylobacter in poultry. Abstract and poster presentation at the 13th Conference of the International Society for Veterinary Epidemiology and Economics (ISVEE XIII).
出版物のすべての一覧は、http://www.mindware-jp.com/hugin/developer/publications.htmlにあります。

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HUGIN ExpertがEUプロジェクトOpenNessに参加

第7フレームワーク計画下の協調プロジェクトOpenNESSにHUGINが参加します。
OpenNessの正式なプロジェクト名は、「Operationalization of Natural Capital and Ecosystem Services(自然資本およびエコシステムの運用化):コンセプトからリアル・ワールド・アプリケーションまで」です。54か月のプロジェクトで、2012年12月1日にスタートして、2017年3月31日に終了する予定です。
プロジェクトの総コストは、11,489,110ユーロ(約12億6千万円)で、うち 8,999,193 ユーロを欧州連合が負担しています。
このFP7 強調プロジェクトは、47のパートナーが関与しており、SUOMEN YMPARISTOKESKUS (フィンランド環境研究所 – SYKE)によってコーディネートされる予定で、コーディネータはEeva Furman、そしてアドミニ・コンタクトはMaria Koskiです。
プロジェクトのwebサイトがアナウンスされています:
Community Research and Development Information Service (http://cordis.europa.eu)
我々の開発戦略の一部として、HUGIN EXPERTは、欧州委員会が一部出資する研究および開発プロジェクトに頻繁に参加します。現在および過去のプロジェクトに関する我々のwebサイトはこちらです:
http://www.mindware-jp.com/hugin/case-stories/eu-projects.html

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HUGIN Expertが農業リスク・マネジメント・プロジェクトに参加

2012年1月にスタートした農業リスク・マネジメントに関するプロジェクトでのHugin Expert A/Sの参加は、もうすぐ終了となります。このプロジェクトを通して、デンマークの養豚におけるリスク・マネジメントのための RiBAY というシステムが開発されました。このプロジェクトは、Norma and Frode S. Jacobsen’s Fond および Nordea Bank Fondenによって外部的に資金提供されました。プロジェクトのコーディネータは、コペンハーゲン大学・食糧資源経済研究所のMogens Lund氏です。
RiBAYに基づくソリューションの完全な運用開始は、2013年の予定です。
詳細情報(デンマーク語)は、こちらにあります:
http://risiko-svinebrug.hugin.com
マインドウエア総研より一言:
国内でも畜産に限らずさまざまな分野で公的研究機関や大学等が、国からの受託研究で、Huginのソフトウェアを購入して(自力で)システムを開発しようとする試みが多数ありますが、どれも本格的な運用には至っていないようです。海外では、上記のように公的研究機関の研究員や大学教授がコーディネーターとなって、Hugin Expert A/Sと共同で(正規の開発費用を支払って)本格的なプロジェクトを実施して、実用のシステムを開発する流れとなっております。「餅は餅屋」という言葉があります。ぜひともご認識を改めて頂きたく存じます。

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HUGIN-FDC実装が開始される

2012年8月に、HUGIN Expert A/S と保険業界向けのITソリューションでスカンジナビア最大の企業であるFDCは、保険詐欺を検出して阻止する保険会社を支援するコレボレーションの計画を発表しました。
コラボレーションの目的は、FDCの既存および見込み顧客に不正を削減するための有効なツールを提供するために、FDCのソリューションにHUGINソフトウェアの機能を組み込むことでした。
サービスITプラットフォームとしてのFDCソフトウェアへのHUGIN FDMソフトウェアの統合は、ノルウェーの主要な保険会社における予備パイロット・プロジェクトで、成功裏に実証されました。現在、ソリューションを実装する作業が、ノルウェーの保険会社で始まっており、実装の第1フェーズは2013年2月に完了する予定です。

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HUGIN 7.7リリース

HUGIN ソフトウェアの新バージョンv7.7がリリースされました。
このリリースの主な新機能は、”discrete function(離散関数)” ノードという新しいタイプのノードと、関連する新しい演算”aggregate(総計)”の導入です。
離散関数ノードは、関数ノードと類似しています。関数ノードがネットワーク中の伝播の結果から計算される数値を表すの対して、離散関数ノードは、数値の集合を表します。つまり、離散関数ノードには、区間またはラベルつき、およびステートの集合などのサブ・タイプがあります。離散関数ノードは、ネットワーク中で伝播がうまく行ったあとに計算される分布を表す数式をユーザーが定義することを可能にします。
新しい演算 “aggregate(総計)” は、2つの分布(度数と重大度を表す)を1つの分布にまとめることに使用できます。数式は、テーブル・ジェネレータを用いて定義されます。
これは、確率ノードのサブ・グラフを接続する(さもなくば切断する)ために、関数ノードと、たとえば、”確率” 演算子を使用することが可能です。これは、1つのネットワークで計算された確率が、別のネットワークに転送できることを意味します。
離散関数ノードに関する機能の開発や総計および確率転送オペレータは、”銀行および金融の運用リスク”の研究プロジェクトによって資金提供を受けました。このプロジェクトは、 Basel II準拠運用リスク測定および Advanced Measurement Approach (AMA)に従うマネジメント・ツールの開発を含む銀行および金融部門での運用リスクのマネジメントの強化に供されます。スタバンゲル大学とSparebank 1 SR-Bank, Sparebank 1 SNN, Sparebank 1 SMN, Sparebanken Hedmark, Sparebank 1 Oslo and Akershusからなるノルウェーの銀行のコンソーシアムによって資金提供されています。
HUGIN グラフィカル・ユーザー・インタフェース v7.7
HUGIN グラフィカル・ユーザー・インタフェースが、さまざまな新機能で改良されています:

  • 離散関数ノードと”aggregate(総計)” および “probability(確率)” 演算子が、HUGIN GUIでサポートされました。
  • 学習およびEM学習ウィザードで生データを折り扱うためのデータ前処理が、新機能によって改良されました。これは、列削除の可能性と教師あり離散化のためのエントロピー・ベース離散化を含みます。
  • HUGIN GUIは、現行の戦略でのLIMID でのシミュレーションをサポートしました。
  • HUGIN GUIで、ドメイン・オブジェクトに関する属性を定義できるようになりました。
  • 効用感度分析(Utility Sensitivity Analysis)ダイアログが、HUGIN GUIに追加されました。これは、LIMIDの効用パラメータについて感度分析を実行することを可能にします。この感度分析は、ユーザー定義パラメータ値の集合で、LIMIDを解きます。
  • コード・ウィザードが、新機能で拡張・改良されました。これは、コード・ウィザードの性能を改善しました。
  • DataSetダイアログの”propagate ALL rows(すべての行を伝播)” の性能がかなり改善されました。
  • HUGIN GUIでのd-分離コードが、性能改善のために置き換えられました。
  • 数値ノードの平均と分散の計算が改善されました。
  • CTRL+右クリックを用いて実行モードのノードのテーブル・ジェネレータの式を調べることができるようになりました。
  • ノード・ステート・ジェネレータが、異なるカテゴリと同一のサブ・タイプのノード間でステートをコピーすること(たとえば、ラベルつき離散確率ノードとラベルつき離散決定ノードの間でステートをコピーすること)をサポートして拡張されました。
  • その他のマイナーな改善。

なお、HUGIN グラフィカル・ユーザー・インタフェースの性能を改善するためのあらゆる努力がなされました。
HUGIN Decision Engine v7.7
The HUGIN Decision Engine が、下記の機能で拡張されました:

  • 新しいタイプのノードが導入されました: “discrete function(離散関数)” ノード。このノードのタイプは、”discrete(離散)” と “function(関数)”ノードのタイプの組み合わせです。前バージョンのHUGIN APIで実装されていた関数ノードは、現在、”real-valued function(実数関数)” ノードと呼ばれます。
  • “aggregate distributions(分布の総計)” を表す新しい演算子が導入されました。分布の総計は、独立した一様分布確率変数の乱数の合計の分布です。この演算子は、離散関数ノードのモデルでのみ使用できます。
  • 離散ノードの確信度から計算された確率を表すために、新しい演算子が導入されました。この演算子は、関数ノードのモデルでのみ使用できます。
  • より一般的なネットワーク・トポロジーが指定できるようになりました。これは、実数関数ノードでない2つのノード間で”functional links(関数リンク)”を含む有向パスを持つことができます。この機能は、新しい数式演算子を使用するための目玉です。
  • 新しい2つのパラメータが、total-weight triangulation method(合計重み三角化法)のために導入されました。これらのパラメータは、より良い三角化を生成し、三角化プロセスをスピードアップします。
    • “initial triangulation(初期三角化)”が指定できます: すでに良い三角化がわかっている場合、より良い三角化の探索をスピードアップするために、これを使用できます。
    • 事前指定するサイズよりも大きなセパレータを破棄することにより、最小セパレータの探索がスピードアップできます。これは、(より小さなグラフに分割する必要なしに)より大きな主要コンポーネントを取り扱うことも可能にします。
  • 離散関数ノードと新しい数式演算子をサポートするために、NET言語が拡張されました。
  • Windowsプラットフォーム用のHUGIN API ライブラリが、(Visual Studio 6.0, Visual Studio .NET 2003, Visual Studio 2005, Visual Studio 2008, および Visual Studio 2010に加えて) Visual Studio 2012用に提供されました。
  • HUGIN WebサービスAPI が、確信度バーの作成、ベクトル・グラフのプロット、表の編集のための新しいウィジェットで拡張されました。