研究課題/領域番号 |
20K21792
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研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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研究機関 | 政策研究大学院大学 |
研究代表者 |
土谷 隆 政策研究大学院大学, 政策研究科, 教授 (00188575)
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研究分担者 |
上野 玄太 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構(機構本部施設等), データサイエンス共同利用基盤施設, 教授 (40370093)
田中 未来 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (40737053)
池上 敦子 成蹊大学, その他部局等, 客員研究員 (90146936)
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研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2021年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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キーワード | 人工衛星データ / 深層学習 / プラズマ粒子 / 信号復元 / Geotail / 磁気リコネクション / プラズマ粒子分布 / 人工衛星 / 線形計画 / GEOTAIL / 整数計画 / 数理計画法 / 線形計画法 |
研究開始時の研究の概要 |
Geotail は磁気圏観測を目的として1992 年に打ち上げられ, 今なお稼動している人工衛星である. 本研究の対象となるのは同衛星により観測された低エネルギー粒子観測データである. 観測されるのはプラズマ粒子の分布の3次元ヒストグラムであるが,Geotailは1日の内16時間分を「2 次元ヒストグラム+ 10 個の統計量」の圧縮された形で地上に送信する.本研究では, 圧縮した形で取得されたプラズマ粒子の分布のデータ(12 秒毎, 16 時間/日, 28 年分) を, 線形計画法と深層学習を駆使して3次元ヒストグラムに復元するための手法を開発し, さらに復元されたデータを元に解析を行う.
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研究成果の概要 |
人工衛星 Geotail のプラズマ粒子の観測データの深層学習による復元を試みた.プラズマ粒子は入射方向について緯度7区分,経度16区分,エネルギー32区分に仕分けされ,24時間中8時間は12秒ごとに7×16×32=3584個のビンの3次元ヒストグラムの情報が送られる.16時間は緯度方向の和をとった512個のビンの2次元ヒストグラムの情報が送られる.2次元ヒストグラムから3次元ヒストグラムの深層学習による復元を試み,U-netとRes-netを組合わせて Vanilla GANs に E-tスペクトログラムのデータの識別器を追加したものによって,一定のレベルでの復元が可能であることを示した.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人工衛星 Geotail のプラズマ粒子観測データについて,深層学習を用いて,2次元ヒストグラムデータから3次元ヒストグラムデータを復元することを試みた.2次元ヒストグラムは全体の2/3を占めており,本研究成果により,今後これらのデータから3次元ヒストグラムを復元して,興味深い現象とされる,磁気リコネクションが起こっている様子などを知ることができると考えられる.
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