エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
深層学習を用いて欠損のある海水温画像を修復する技術を開発 -深層学習技術の衛星データへの応用-
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
深層学習を用いて欠損のある海水温画像を修復する技術を開発 -深層学習技術の衛星データへの応用-
自然現象の予測に対して人工知能技術がある程度使えることがわかりました。今回開発した技術は海洋天気... 自然現象の予測に対して人工知能技術がある程度使えることがわかりました。今回開発した技術は海洋天気予報・水産・海運への応用が期待できます。今後は、さまざまなデータを使いながら精度を上げていきたいと考えています。 概要 これまで、人工衛星が観測した海水温画像データは、雲に覆われている部分は観測できないことに加え、その欠損部分を補う従来の方法ではスーパーコンピュータを使用するために計算コストが高く、リアルタイム性に欠けることが問題でした。そこで本研究グループは、写真修復に用いる「画像インペインティング」技術を応用して、人工衛星が観測した欠損のある海水温画像を、深層学習を用いて修復する技術を開発しました。 本研究では、気象衛星「ひまわり8号」が撮影した過去1年半分の画像データ数千枚を人工知能に学習させ、海水温に特徴的な温度分布のパターンを修復に利用しました。その結果、2日前から現在までの海水温画像