2023 Fiscal Year Research-status Report
Establishment of AI forecasting technology for the dam storage volume, rainfall, and river flow in Japan and other Asian countries
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22KK0160
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| Research Institution | Kochi University of Technology |
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Principal Investigator |
星野 孝総 高知工科大学, システム工学群, 准教授 (10351321)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
端野 典平 高知工科大学, 理工学群, 准教授 (10766520)
村井 亮介 高知工科大学, 地域連携機構, 助教(プロジェクト) (70773810)
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| Project Period (FY) |
2022-10-07 – 2025-03-31
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| Keywords | 降雨-流出(R-R)長期予測 / Cascaded‐ANFIS / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、アジア地域を含む日本のダム貯水量、雨量、河川流量のAI予測技術確立に向けて、国際的な研究協力を加速させている。最初に、海外の共同研究者との協力の下、スリランカとベトナムからの豊富な河川データを提供してもらった。これらのデータを基にして、日本の河川データと組み合わせ、AI予測システムの構築と予測シミュレーションを実施した。この段階では、異なる地域のデータを統合し、その予測精度を確認することが重要だった。次に、日本国内の河川域と雨量の実験データを利用して、AI予測システムを構築し、その性能を厳密に検証した。この過程で得られた成果を元に、スリランカとベトナムの過去のデータに基づいて予測実験を行い、その性能を比較した。これにより、地域ごとの差異や特性を考慮した予測モデルの改善が進められた。これらの成果を元に、地球温暖化と関連するデータとの関連性を評価し、海外の共同研究者との議論を行った。そして、対象の河川領域の地形データを空撮ドローンで詳細にスキャンし、分析した。この詳細な地形データと河川流量の動画像データを活用して、河川流量のAI予測システムを開発し、その精度を検証した。さらに、スリランカでの水害と電力に関する情報収集を行い、AI予測システムの追加や課題の明確化を行った。スリランカと日本の両地域の課題解決に向けて、新たな観測データや取得データを組み込み、AI予測の精度向上を図った。これらの成果と国内外の研究結果を総合し、AI予測技術の信頼性と実用性を検証した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究の進捗は順調であり、これまでの成果は非常に重要なものとなっている。具体的に言えば、研究成果を7編の国際ジャーナル論文にまとめ、加えて国際カンファレンスで1件、国内研究会で2件の発表を行った。これらの論文や発表を通じて、世界中の専門家と交流し、彼らの貴重な意見やフィードバックを得ることができた。この交流は、本研究をさらに深化させるとともに、新たな視点やアイデアを提供することができた。また、研究の一環として、スリランカの河川流域を実地視察した。この視察では、貴重な水位データの収集だけでなく、現地の研究者との直接的な交流も行った。彼らの現地での知見や経験を聞くことで、本研究に新たな視点やアプローチを取り入れることができた。さらに、この交流の中から新たな課題が浮かび上がった。これらの課題は、本研究をより深く理解し、改善するための重要な手掛かりとなった。また、実験対象となる河川でのドローン撮影も行った。この撮影によって得られたデータは、衛星の画像データや地形、河川流量計測系のデータを詳細に把握するための貴重な情報源となった。さらに、これらのデータを活用して新たな予測AIを開発し、地形データや河川流量の予測精度を向上させた。このAIの開発によって、将来的には洪水や水害などのリスクをより正確に予測し、それに対する対策を立てることが可能になると期待されている。これらの成果は、本研究の価値を高めるだけでなく、社会に対する貢献も果たす。
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| Strategy for Future Research Activity |
ベトナムの河川域に足を運び、現地でのデータ収集を計画している。これにより、これまでの研究成果をより豊かにし、国際的な知見を深めることができる。また、論文の執筆も進め、これまでの研究成果を公表する予定である。さらに、衛星画像データを活用した河川流量の計測やAIによる流量予測の検証と改善を継続する。これにより、より正確な予測が可能となり、河川の管理や災害対策に役立つことが期待される。今年は研究プロジェクトの最終年度であり、共同研究者全員が一堂に会し、最終報告会を開催する予定である。この報告会では、研究の成果や課題をまとめ、今後の研究の方向性について議論することが予定されている。これにより、研究の成果を総括し、将来の研究計画を確立することができる。
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| Causes of Carryover |
当初、スリランカとベトナムへの出張による実験を計画していた。しかし、スリランカ政府の政策変更により研究計画の変更に時間を要し、当年度中にベトナムへの出張が困難となった。その結果、ベトナム出張関連の費用を支出することができなかった。一方で、論文掲載費はオープンアクセス出版の対象となることが多く、無料で掲載できたため、出版費を低く抑えることができた。来年度は、ベトナムへの出張による実験と、スリランカでの再実験および研究会開催を計画しており、これらの活動に本費用を使用する予定。
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