2023 Fiscal Year Annual Research Report
持続可能な海産養殖のための環境情報予測アルゴリズムの実装
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21K17803
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
大塚 孝信 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30643324)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 異常検知 / センサネットワーク / 環境予測 / 海産養殖 / 転移学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では養殖場での利用を想定し，データが少ない地点でも高精度な予測を可能にする海水温予測モデルの提案を行った.評価実験の結果，1 年程度の少量 のデータしかない地点に対して転移学習を行うこと で，予測の精度向上が可能であることを示した.また 水深値の入力の有無に関しては，水深値だけでは転移 学習の予測精度の向上に繋がらない可能性を示した. 今後はさらに研究を進め，予測精度向上に繋がる要素 の検討を行い，予測モデルの改善を行う.提案モデルでは，転移学習と呼ばれる手法を用いて，予測対象地点とは異なる地点の海水温 データを用いて学習をした後，予測対象地点の海水温データを用いて再学習を行 うことで，予測精度を高めている.さらに，本提案モデルでは転移学習で用いる 2 地点間の水深の違いを考慮するため，海水温を測定した地点の水深値をモデルの 入力に加えている.
そこで，本研究では養殖場内の水温実測値を用いて 1 年程度の少量の学習用デー タであっても，高精度な予測が可能な海水温予測モデルを提案した.
評価実験の結果，1 年程度の海水温データしかない地点でも転移学習を行うこと で予測精度が向上するということを示した.また，水深値の入力の有無だけでは 転移学習の精度向上には繋がらないことを示した.また, 本研究を論文誌としてまとめ, 投稿した.
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