| Project/Area Number |
17K05668
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Space and upper atmospheric physics
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| Research Institution | Japan Aerospace EXploration Agency (2018-2019)
Nagoya University (2017) |
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Principal Investigator |
Matsuda Shoya 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構, 宇宙科学研究所, 特任助教 (20772213)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長谷川 達人 福井大学, 学術研究院工学系部門, 講師 (10736862)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | あらせ衛星 / 機械学習 / プラズマ波動 / UHR周波数 / 科学衛星 / 宇宙プラズマ波動 / ERG衛星 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We studied an automatic detection technique of "Whistler-mode chorus waves" and "hybrid resonance radiation" by using the data observed by PWE aboard Arase. In this study, we proposed an automatic determination system of plasma waves by machine learning. We confirmed that the proposed method using CNN more accurately determined plasma waves than did the conventional method.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
科学衛星によって絶えず観測されるデータは，近年では特に膨大な量となり，科学解析を行うために要するイベントセレクションには，膨大な労力を必要とされてきた．科学者の本来の責務である科学解析をより円滑に進めるために，従来まで多くの人手を要してきた現象抽出・分類を，近年着目されている機械学習技術を用いて解決し，円滑なサイエンスアウトプットを実現する一端を担った．
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