竜巻、突風、局地的大雨などの自然災害をAIが高精度に自動予測 インキュビットが気象庁の研究開発委託先として

日本では、平均して年に20個以上の竜巻の発生が確認されている。局地的・突発的に発生し、家屋の倒壊や時には車両や電車を横転させるほどの甚大な被害をもたらす竜巻等の突風。その気象災害への対応力の強化が求められている。(冒頭の画像はイメージ)

深層学習を用いた画像認識技術の社会実装を手がける株式会社インキュビットは、2018年から気象庁気象研究所(気象研究所)が実施している「AIを用いた竜巻等突風・局地的大雨の自動予測・情報提供システム」における研究開発委託先として採択され、その主幹となる竜巻検知AIモデルの開発を2020年6月から開始したことを、同年6月23日に発表した。
同社は、気象の専門家が竜巻を検知する際に実際に用いる知見を活かし、多様な気象データをAIモデルに学習させることで、季節や気象レーダーの設置場所に左右されず、正確かつ自動的に竜巻を検知する汎用的なAIモデルの開発に取り組むとしている。

AIを用いた竜巻検知(レーダー画像提供:気象研究所)




プロジェクトの背景について

竜巻の予測には、全国各地に設置されている気象レーダーで観測したドップラー速度データが用いられる。竜巻が発生している箇所には竜巻渦とよばれる特徴的な風向きのパターンが見られるため、気象研究所は2018年より、過去に発生した竜巻から抽出した竜巻渦のパターンを深層学習の手法を用いてAIモデルに学習させ、どこで竜巻が発生しているのかを正確に検出するモデルの開発を進めてきた。
竜巻の発生を即時に検知し、予測した竜巻の進路上に自動的にアラートを出すことで鉄道などの安全運行をサポートするシステムの開発を進めているものの、竜巻渦は季節や地形によってパターンが変化すため、これまでの研究では、竜巻渦の特徴をとらえきれずに見逃してしまう場合や、竜巻渦に類似したパターンを誤って検知してしまう場合などがあり、竜巻渦だけを正確に自動検出することは困難だった。そのため、今回の研究開発にて、気象の専門家が竜巻か否かを判断する際の知見を活かし、竜巻渦のパターンに加えて多様な気象データをAIに学習させ、より正確に竜巻を検知できるAIの開発に取り組む予定だ。

竜巻検知AIの利用イメージ
ドップラー速度データ:上空にある雨などの降水粒子からの反射波を用いて、レーダーに近づく風の成分と遠ざかる風の成分を測定することができる「気象ドップラーレーダー」を測定したもの。




具体的な内容と今後の展開

具体的には、レーダーで得られた1枚ずつの画像ではなく、連続した画像をモデルに学習させ、竜巻が時間的に連続して生じているという性質を反映。さらに、広範囲の雨量データや一般風のデータなど、さまざまな種類の情報を学習データに追加する。また、設置されているレーダーの周辺の地形によって、竜巻渦のパターンが誤って検知されてしまう場合があるが、レーダー周辺の地形のデータもあわせて学習させることにより、レーダーの設置場所や季節に左右されない、汎用的なAIモデルの開発を目指すとしている。
インキュビットは、これまで土砂災害の危険性がある地域を抽出する地形判読AIモデル(応用地質・みずほ総研との共同開発)や、甲状腺エコー画像から腫瘍を検知するモデル(伊藤病院との共同研究)など、様々な業界の社会的意義の高い課題に取り組み、深層学習を用いた画像認識技術に特化した技術開発と社会実装を行ってきており、これまでに培ってきた技術力と先端技術の社会実装のノウハウを生かし、汎用的な竜巻検知AIの開発に取り組むとしている。

2020年度の取り組み:汎用的な竜巻検知AIモデルの開発


今後の展開

同プロジェクトは、局地的・突発的に発生する竜巻をAIを用いて的確に検知することにより、鉄道をはじめとする様々な高速交通の安全性向上につながると期待され、将来的には、突風の影響を受けやすいドローンなど、さまざまな分野への適用も視野に入れている。

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ロボスタ編集部
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