2019 Fiscal Year Research-status Report
気象ビッグデータからの機械学習による災害前兆現象自動抽出システムの構築
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17K00158
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| Research Institution | Kochi University |
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Principal Investigator |
本田 理恵 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 教授 (80253334)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村田 健史 国立研究開発法人情報通信研究機構, 総合テストベッド研究開発推進センター, 研究統括 (20274342)
佐藤 晋介 国立研究開発法人情報通信研究機構, 電磁波研究所リモートセンシング研究室, 研究マネージャー (30358981)
佐々 浩司 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 教授 (50263968)
村田 文絵 高知大学, 教育研究部自然科学系理工学部門, 講師 (60399326)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 時空間データマイニング / オブジェクト抽出 / CNN / 深層学習 / フェーズドアレイ / 漏斗雲 / オブジェクト追跡 / 混合分布 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目的は、気象に関する時空間のビッグデータから機械学習の手法を用いて時空間変動パターンを抽出し、これを基にした知識発見支援システムを 構築することである。具体的事例としてひまわり8号画像や3次元気象レーダデータに展開し、webからの参照やアラーティンクが可能なシステムを開発する ことを目指している。この際、バックエンドには分散処理システムを構築し、大規模データへの効率の良いアクセスと高速な処理を確保するものとしている。
本年度は、当初計画では最終年度であったため、フェ－ズドアレイデータからの降水コア抽出・追跡のアルゴリズムの検証や、深層学習による竜巻の検出・追跡の時間連続性を考慮にいれた高精度化などの検討を行うととともに、昨年度導入した並列・分散処理のためのGPUを搭載したマシン上にHadoopを用いた分散処理システムを構築し、一部のアルゴリズムを実装し実験した。また、web上に、リアルタイムアラーティングプロトタイプシステムの構築し、この中に、開発した深層学習の学習結果を利用して、時間連続性を評価しながら再現率と精度を両立しながら、実体オブジェクトとして追跡することまで可能なリアルタイム竜巻検出プロセスを導入して、実装を行なった。
本年度の研究内容は予稿集も含めて5件主にデジタル（オンライン）で発表されているが、特に竜巻の検出、自動アラーティングに関しては本田研究室の学生の修士論文としてまとめられ、2019年6月の人工知能学会、2020年の3月のデータ工学に関する学会(DEIM2020)で発表された。また、分担者、協力者による研究集会を12月に実施し、意見交換・議論を行なった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
概ね順調に進展してきているが、新型コロナ関連で学会がオンライン開催、中止されるなどして年度末までに執行が完了しなかったため、研究延長依頼を行なった。
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は研究期間を延長されたことから、プロトタイプシステムを実用にむけて洗練化させる。その際未実施であった分散処理システムへの実装も考慮に入れる。これによって、本格的なシステム構築、公開システムの作成を実施する。また、同時に論文の執筆・投稿を進めていく予定である。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルスの感染対策のため参加を予定していた学会がオンラインに切替、または中止され、一部の旅費が使用できなかった。次年度の研究発表のための旅費、または状況に応じてシステムの公開にむけた環境整備に活用する。
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