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インキュビット、気象庁「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」の研究開発委託先として採択 / Incubit Contracted by Japan Meteorological Agency to Further Research and Develop the “AI based Tornado and Heavy Localized Rain Prediction and Information Distribution System”

**** English follows below ****

~汎用的な竜巻検知AIを用い気象災害に対する対応力を強化~

深層学習を用いた画像認識技術の社会実装を手がけるインキュビット(本社:東京都渋谷区、代表取締役/ CEO:北村 尚紀)は、2018年から気象庁気象研究所(茨城県つくば市、以下「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月から開始しました。

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みます。

本プロジェクトは、局地的・突発的に発生する竜巻をAI(人工知能)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ます。

1. プロジェクト概要

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ます。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ます。

そのため、2018年に気象研究所は、AI(人工知能)を活用した技術の開発に着手しました。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ます。

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、エコー画像から甲状腺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ました。
今回、気象研究所が実施する「AIを用いた竜巻等突風・局地的大雨の自動予測・情報提供システムの開発」における委託先として採択されたことから、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の開発に取り組みます。

2. プロジェクト背景

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ます(*1)。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ました。

AIを用いた竜巻検知

図1 AIを用いた竜巻検知(レーダー画像提供:気象研究所)

竜巻検知AIの利用イメージ

図2 竜巻検知AIの利用イメージ

3. 2020年度の取り組み

これまでの研究では、竜巻渦だけを正確に自動検出することは困難でした。竜巻渦は季節や地形によってパターンが変化するため、竜巻渦の特徴をとらえきれずに見逃してしまう場合や、台風や積乱雲の影響による竜巻渦に類似したパターンを誤って竜巻と検知してしまう場合があったためです。

本年の研究開発では、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の開発に取り組みます。
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せます。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します。
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りますが、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します。

本年度の取り組み:汎用的な竜巻検知AIモデルの開発

図3 本年度の取り組み:汎用的な竜巻検知AIモデルの開発

4.今後の期待

竜巻検出システムは、鉄道をはじめとする様々な高速交通の安全性の向上や自動運転技術への利用につながると期待されています。また、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ます。

(*1 )ドップラー気象レーダーは、上空にある雨などの降水粒子からの反射波を用いて、上空の風の移動速度と方向が観測できる。

 

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Incubit closed the contract with the Japan Meteorological Agency to work alongside the Meteorological Research Institute on the research and development of the AI based tornado detection model, the core technology of a system that predicts tornadoes and heavy localized rain.

The Meteorological Research Institute has been working on the system since 2018. Incubit Inc. (hereafter: Incubit), which undertakes practical implementation of image recognition by utilizing deep learning technologies, commenced development of the system’s tornado detection AI component in June 2020.

An average of 20 tornadoes occur in Japan each year. Although infrequent, the sudden and fierce nature of this disaster requires the implementation of stronger preventive measures. Therefore the Meteorological Research Institute, initiated the project with the aim to immediately detect the occurrence of tornadoes, and automatically alert stakeholders in the predicted tornado’s possible pathway.

Incubit has experience developing AI projects with meaningful social impact, such as a system that makes use of topological maps to predict mudflows, facilitating stakeholders’ preemptive response abilities, or a system that detects nodules in thyroids from ultrasound images and assists in potential cancer diagnostics. The knowledge and expertise fostered from these and many other past projects that make use of cutting-edge technologies to solve problems in real life situations, will be employed to drive this project to success.

The Meteorological Research Institute has been using data collected by Doppler radars to predict tornadoes. By making use of particular tornadic vortex patterns present in the Doppler velocity field, a model was trained to detect the occurrence of tornadoes. These patterns, however, change depending on season and the topography of the radar location, making them difficult to accurately predict.

This year, Incubit will introduce the temporal dimension to the detection equation, enabling the model to take into account the continuous evolution of the tornado patterns in its decisions. In addition to this, large-scale radar reflectivity data, environmental wind data, and topographical information surrounding the Doppler radar will be added to the model to increase the information available to the model and allow it to more accurately predict tornadoes. The tornado detection system is hoped to improve the safety of railways and other high-speed transportation methods, autonomous car systems and drones, where strong winds could be detrimental to operation.

私達は、最先端のディープラーニング・機械学習技術を活かして、様々な業界のプレイヤーと手を組み、次の時代のサービス/プロダクトを共創していくパートナーです。
Leveraging the latest in deep learning and machine learning technology, we collaborate hand-in-hand with players in various industries as a partner to co-create next generation products and services.
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