海洋底探査を加速する自律操船AIの開発と実海域探査での実証

2020 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 20H00284
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 24:Aerospace engineering, marine and maritime engineering, and related fields
• Research Institution: Osaka Metropolitan University (2022); Osaka Prefecture University (2020-2021)
• Principal Investigator: Hashimoto Hirotada 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (30397731)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 青木 尊之 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (00184036) ; 松田 秋彦 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産技術研究所(神栖), 主幹研究員 (10344334) ; 島 伸和 神戸大学, 理学研究科, 教授 (30270862)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

海洋底探査において外乱下における測線の自動トラッキングや水中探査機への低速追従などの高度ミッションを達成するために、深層Ｑ学習によって自律操船ＡＩを開発し、それを水槽での模型実験や実船で実証するという研究計画である。深層Ｑ学習では、船体位置や方位など船上で取得できる情報のみを用い、スパコンによる流体力の推定や超パラメータの最適化を行う。
一般商船の操船制御とは異なる高度なミッションを長時間に亘って行うオペレーション技術の確立には工学的にも学術的にも意義があり、スパコンを用いたＣＦＤ計算と深層学習を組み合わせたＡＩ制御技術の実用化は船舶海洋工学分野で積極的に進めるべき分野の一つである。この研究による知見は、海洋浮体施設の高精度設置技術などへも波及効果が期待できる。