Basic research on AI system for ocean float observation

• Project/Area Number: 20K20634
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 63:Environmental analyses and evaluation and related fields
• Research Institution: Tokyo University of Marine Science and Technology
• Principal Investigator: 北出 裕二郎 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (50281001)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 溝端 浩平 東京海洋大学, 学術研究院, 助教 (80586058) ; 長井 健容 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (90452044)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥25,740,000 (Direct Cost: ¥19,800,000、Indirect Cost: ¥5,940,000); Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2022: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000); Fiscal Year 2021: ¥15,600,000 (Direct Cost: ¥12,000,000、Indirect Cost: ¥3,600,000); Fiscal Year 2020: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
• Keywords: 昇降式フロート / AI観測システム化 / 海洋観測

Outline of Research at the Start

本研究は、海洋ビッグデータを活用し、流れで受動的に移動する昇降式フロートによる観測を、計画的に流れに乗せて移動させ、能動的に観測するためのアルゴリズムの開発を行う基礎研究である。予定通りにフロートを移動させるには、高分解能・高精度の3次元流速情報が必要である。そこでまず、海面漂流ブイの追跡実験から衛星海面高度生データの最適補完法を開発し、その高分解能海面高度データと海洋観測ビッグデータを組込んだ数値モデルにより3次元流速場を推定する。次に、昇降式フロートを用いた3次元漂流実験を行い、流れ場の検証と移動予測を行う。さらに、適切な深度にフロートを待機させて目的地に導くためのアルゴリズムを開発する。