2019 Fiscal Year Annual Research Report
Study on Automatic Detection of Plasma Waves Based on an Engineering Approach
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17K05668
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| Research Institution | Japan Aerospace EXploration Agency |
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Principal Investigator |
松田 昇也 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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| Keywords | 機械学習 / あらせ衛星 / UHR周波数 / プラズマ波動 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，昨年度に提案したCNN（Convolutional Neural Network）による混成共鳴放射（Upper Hybrid Resonance emission）の特性周波数抽出手法について，あらせ衛星に搭載されたプラズマ波動・電場観測器PWE（Plasma Wave Experiment)のプラズマ波動観測データを用いて，精度向上に向けた検討と，領域や地磁気活動度別の精度調査を行った．プラズマ圏内では約7%以内の誤差で抽出に成功していることを明らかとし，手法を実用化するにあたって十分な精度を達成できていると判断した．一方で，トラフ領域では30-40%程度の誤差を生じる場合があることが分かっており，元来より抽出が難しい領域については，引き続きの検討の余地がある．今後は，抽出が難しい条件における教師データの拡充や，最新の学習モデルの導入・転移学習の活用などにより，条件に依らず高精度抽出を達成できる，ロバストな手法を立案することを目指したい．研究機関全体を通して，工学的アプローチに基づくプラズマ波動解析手法について1件の学術論文が受理され，他に1件が査読中である．また6件の国内・国際会議で成果発表および投稿が受理されており，基盤研究として当初目標としていた成果を十分達成できたと考える．地球磁気圏で観測されるホイッスラーモードコーラス波動など，混成共鳴放射以外のプラズマ波動現象についても，イベントを自動抽出するシステムを立案することができ，将来研究への応用の糸口にも言及できた．
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