| 研究課題/領域番号 |
20K11718
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
伊藤 香寿恵 (鈴木香寿恵) 法政大学, 理工学部, 助手 (20455190)
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| 研究分担者 |
山内 恭 国立極地研究所, その他部局等, 名誉教授 (00141995)
徳永 旭将 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (50614806)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 半自動学習 / Atmopheric River / 衛星観測 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では生の観測データを収集，下処理後に教師データを作成し，学習器を生成する手順で研究を進めているため，最初のステップである教師データの作成に多くの手間と時間がかかる．教師データについては雲画像から検出したい雲を別の気象観測データおよび目視で抜き出し，タグ付けを行っている．このタグ付け作業を半自動化する試みを実施した．検出したい雲エリアをアノテーションとして付与し，そのアノテーションを学習することで，教師タグを自動判別で付与する学習器の開発を行った．これまで九州工業大学内における口頭発表と2023年5月に行われるJpGU 2023にてポスター発表を行う予定である．
また，本研究において軸となる検出したい「降雪をもたらす雲」について，「降雪がある」としている雲と「降雪がない」としている雲が具体的にどういう違いがあるのか，降雪雲の定義について論文執筆を行い，国際会議二件と国内会議二件において口頭発表を行った．特に降雪がある雲はAtmospheric River (AR)の定義に用いられている鉛直積分した水蒸気フラックス量(IVT)が極端に増加する時と一致して観測されており，衛星観測からARを捉えることが可能であると判断している．しかしながら投稿論文は不採択となり，現在大幅な修正を準備している．不採択となった論文についてはオープン・アクセスであるアーカイブ雑誌において査読無し論文として掲載されている．
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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
コロナ禍および就業先の人員不足により本務の負担が増えた結果，研究活動時間を予定より維持できなかったため衛星観測画像データの取得および下処理に時間がかかっており，学習器の生成が遅れている．
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| 今後の研究の推進方策 |
教師データを半自動的に生成する手法の開発を進めており，取得画像の下処理後にそちらを適用して迅速な研究の推進を行う準備をしている．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
海外で行われる国際会議に参加し研究成果発表を行う予定であったが，コロナ禍の影響もありハイブリッド開催となったためオンラインにて参加した．旅費の余剰分については2023年度に出張を繰り越す予定である．
謝金アルバイト用に確保した予算が，実際には雇用が出来ず余剰が発生した．確保しているアルバイト従事者が使用する計算機(GPU搭載)を他予算と合算で購入し，2023年度の深層学習の計算に利用する予定である．
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