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は、気象庁気象研究所の委託研究として、深層学習モデルを用いた竜巻検知技術を向上させたと発表しました。この研究では、過去の気象レーダーデータを分析し、竜巻パターンを識別するための技術開発が行われ、新たに3つの深層学習モデルが開発されました。これらのモデルは、CNNモデル、NASモデル、ViTモデルで、各モデルは精度向上と効率化を目指しており、特に従来の技術に比べ正確性が向上しています。この研究成果は、土木学会の論文賞も受賞し、今後リアルタイムで竜巻対策を支援することが期待されています。
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＞
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