火星のダストストームを深層学習で自動検出する方法

過去の気象データを深層学習することで、火星で発生する局所的なダストストームを自動検出する方法が開発された。 【2022年2月15日 京都産業大学】 火星では時おり、惑星全体を覆うようなダストストーム（砂嵐）が出現し、地球からも観測できるほど大規模に発達することがある。一方、本州程度の面積よりも小さな局所的ダストストームは年間（1火星年＝687日）に1000個以上発生しているが、局所的ダストストームの発生メカニズムはよくわかっていない。 京都産業大学の小郷原一智さんと滋賀県立大学の義忠隆生さんは、局所的ダストストームの発生時に典型的な周囲の大気状態（気圧配置）を調べることで、このメカニズムの解明に取り組んだ。ダストストームが高気圧や低気圧、あるいは前線の通過に伴って発生するかどうかがわかれば、メカニズムを知る手がかりとなる。 研究を行うにあたっては局所的ダストストームがいつどこで発生している

[issyurn]

“局所的ダストストームの発生時に典型的な周囲の大気状態（気圧配置）を調べることで、このメカニズムの解明に取り組んだ。ダストストームが高気圧や低気圧、あるいは前線の通過に伴って発生するかどうかがわかれば

[AIxSPACE]

過去の気象データを深層学習することで、火星で発生する局所的なダストストームを自動検出する方法が開発された。