*12:23JST Laboro.AI---気象庁気象研究所の委託研究である深層学習モデルを活用した竜巻渦を検知するAI技術の高度化で成果
Laboro.AI<5586>は9日、気象庁気象研究所の委託研究「AI技術を活用した気象レーダーによる顕著現象の検出と情報処理の高度化に関する研究開発」の一環として、竜巻渦を検知するAI技術の高度化に成果が得られたと発表した。
この研究では、過去の気象レーダーデータから竜巻のパターンを抽出し、深層学習モデルを用いて竜巻を自動検出・追跡する技術の開発が進められている。
具体的には、次の3つの新たな深層学習モデルが開発された。(1)CNNモデル:MobileNetV3を採用し、精度を維持しながら計算量とモデルサイズを削減、(2)NASモデル:EfficientNetV2を採用し、ネットワークを効果的にスケールアップする学習アプローチを採用、(3)ViTモデル:SwinTransformerV2を採用し、長距離依存関係を効果的に捉える自己注意機構を組み込んだモデル。これらのモデルは、従来のVGGモデルと比較して、竜巻渦の発生を正確に識別する精度が向上した。
また、これらの研究成果をまとめた論文が公益社団法人土木学会に採択され、同学会の「2024年AI・データサイエンス論文賞」を受賞した。
今般初期的な成果を得られたAIによる竜巻検出技術は今後、竜巻対策を必要とする様々な分野での適用が見込まれ、リアルタイムでの災害予防情報の提供に貢献することが期待される。 ＜ST＞
この研究では、過去の気象レーダーデータから竜巻のパターンを抽出し、深層学習モデルを用いて竜巻を自動検出・追跡する技術の開発が進められている。
具体的には、次の3つの新たな深層学習モデルが開発された。(1)CNNモデル:MobileNetV3を採用し、精度を維持しながら計算量とモデルサイズを削減、(2)NASモデル:EfficientNetV2を採用し、ネットワークを効果的にスケールアップする学習アプローチを採用、(3)ViTモデル:SwinTransformerV2を採用し、長距離依存関係を効果的に捉える自己注意機構を組み込んだモデル。これらのモデルは、従来のVGGモデルと比較して、竜巻渦の発生を正確に識別する精度が向上した。
また、これらの研究成果をまとめた論文が公益社団法人土木学会に採択され、同学会の「2024年AI・データサイエンス論文賞」を受賞した。
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