| 研究課題/領域番号 |
23K22964
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| 補助金の研究課題番号 |
22H01695 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分24020:船舶海洋工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
ソーントン ブレア 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (60526789)
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| 研究分担者 |
Neettiyath Umesh 東京大学, 生産技術研究所, 特任研究員 (30845699)
長野 和則 東京大学, 生産技術研究所, 特任研究員 (40869426)
西田 祐也 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (60635209)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2024年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2023年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2022年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| キーワード | マルチモーダル / メタデータ / 機械学習 / インフェランス / 環境モニタリング / マルチモーダル機械学習 / Inference / サンゴ礁・海藻帯 / オートエンコーダ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
海の最大の特徴は、その広さにある。本研究は、沿岸の生態系棲息環境のバロメータとして重要な役割を果たすサンゴ礁・海藻帯の分布を広域にわたって把握するため、海底画像・衛星写真とライダー地形を統合するマルチ・モーダルなデータ解析手法に関する研究を行う。
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