| 研究課題/領域番号 |
16K01339
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| 研究機関 | 富山高等専門学校 |
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研究代表者 |
古山 彰一 富山高等専門学校, 電子情報工学科, 教授 (90321421)
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| 研究分担者 |
千葉 元 富山高等専門学校, 商船学科, 教授 (20369961)
水本 巖 富山高等専門学校, 電子情報工学科, 教授 (40239257)
加藤 茂 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40303911)
岡辺 拓巳 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (50464160)
有田 守 金沢工業大学, 工学部, 准教授 (80378257)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 富山湾 / ニューラルネットワーク / GPU / 高波 |
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| 研究実績の概要 |
「研究実施計画」にのっとり、平成29年度の高度化フェーズを行った。本研究内では以下の４項目を柱としているが（①「水位予測システム構築」、②「水位予測システム高精度化」、③「リアルタイム水位データ取得システム構築」、④「データ公開」）これらについて概要を記述する。①では「ニューラルネットワークシステム高速化」が予定されていたが、GPGPUシステムを用いたニューラルネットワークシステムの立ち上げが行われ、GPU関係学会で研究発表が行われた。特にChainerがニューラルネットワークモデルとして利用され、水位予測の際に基本的な技術として共通となる認識や予測について比較的高精度な能力を有する事が確認された。②についてはシミュレーションモデルの高精度化に向けて水槽実験によるデータ取得が行われた。またシミュレーションサイドではGPUシステム上で動作する高精度高速高波モデルについての検討が行われ、この結果については国際学会でも発表された。③については富山湾内における越波データの解析が行われ、気象条件と富山湾内でたびたび発生する高波との関連について検証が行われ、本研究による長期的なデータ取得の有効性が今後明らかになりそうであることが示された。また富山湾内数点でのリアルタイムデータ取得システムについて、特にセンサー設置部分について実施された。④についてはtwitterのアカウント取得と、本研究から供給されるデータの自動配信についてテストが行われた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
過去の水位データについて、欠損機関や保存形式の問題（ペンレコーダ）があり、効率的に過去の事例と比較することに時間を要している。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画書では、平成30年度は「汎用化フェーズ」となっており、ここで予定されている、システム社会実装、ユーザからのフィードバック情報のフォロー、安定化について計画通りに行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
天候や設備トラブルのためにキャンセルとなった実験、観測があったため、次年度にこの分を行う予定。
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