フェーザ四元数ニューロ処理に基づく偏波干渉合成開口レーダの理論構築と工学展開

• 研究課題/領域番号: 23H00487
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分61:人間情報学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 廣瀬 明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
• 研究分担者: 宋 奕成 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC) (40982517) ; 陳 昊天 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC) (50982500) ; 夏秋 嶺 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (60748888) ; 尚 方 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (90779050) ; 小西 文昂 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC) (00982513)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 46,930千円 (直接経費: 36,100千円、間接経費: 10,830千円); 2024年度: 11,180千円 (直接経費: 8,600千円、間接経費: 2,580千円); 2023年度: 14,820千円 (直接経費: 11,400千円、間接経費: 3,420千円)
• キーワード: ニューラルネットワーク / リモートセンシング / 人工知能 / エッジコンピューテイング / 物理情報融合 / エッジコンピューティング

研究開始時の研究の概要

人工知能（AI）の活用はレーダによるセンシング・イメージングにおいても欠かせない。ところが、現代のAI 技術は人間の経済活動やウェブ画像など「そこにあるデータ」を対象に発展してきた。しかし気候変動観測などで注目されている偏波合成開口レーダや干渉合成開口レーダを含むレーダは能動観測であって、「われわれが主体的にデータを抽出する」。そこではプローブ（探針）となる電磁波の位相や偏波の知能的な取り扱いが不可欠である。そしてこれらデータは周期性などの特徴的な大域構造を持つとともに、相互に強い関連を持つ。これに適合した革新的ニューラルネットワークの構築が急務である。本研究はこれを構築し実社会に展開する。