2020 年 3 月 7 日，在线举行“2021年第26届日本智能信息模糊学会中国四国分会会议''，土井直树（电子与光学工程硕士一年级课程）荣获分院鼓励奖我做到了。该奖项是颁发给在中国四国分会主办的相关年度学术讲座中发表演讲的年轻会员，旨在鼓励年轻研究人员在与该分会相关的学术和技术方面进行研究。这是一个奖项。该奖项颁发给会议上发表的九场一般性讲座中的两场，被认为是杰出的。
土井先生提出的主题是“利用循环神经网络预测新型冠状病毒感染人数的验证”
循环神经网络（RNN）是一种可以学习序列数据的人工智能算法，常用于句子生成和句子分类领域。另一方面，股票价格变化和感染病例数等时间序列预测很困难，而使用统计数学的传统算法据说具有更高的预测精度。在本次演讲中，我们使用多种类型的 RNN 来预测感染新型冠状病毒的人数。
我们创建并提出了几种类型的人工智能，仅输入感染人数和多种感染状态，并将它们与使用统计数学的算法进行比较。结果发现，输入多种感染状态的两种AI算法的预测误差表现优于统计方法。随着这项研究的进展，不仅可以预测新冠病毒感染的数量，还可以预测其他时间序列数据，例如流行性流感和其他传染病的感染数量。
土居先生获奖后表示：“非常荣幸获得分会鼓励奖。感谢您每天的指导。星野隆佐副教授（系统工程组）和软智能片上系统实验室。我会继续每天努力工作，通过未来的研究取得更好的成果。”
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