[A-CG43] 地球環境科学と人工知能/機械学習

[ACG43-07] 深層学習を用いたドップラーレーダーデータによる竜巻渦の自動識別：進捗と課題

★招待講演

*楠 研一¹、石津 尚喜²、足立 透¹、猪上 華子¹、鈴木 修¹、新井 健一郎²、藤原 忠誠³、鈴木 博人³ (1.気象研究所、2.アルファ電子、3.東日本旅客鉄道)

キーワード：竜巻、ドップラーレーダー、深層学習

近年、深層学習が多くの分野で利用されている。その一つが主として画像処理で広く使用されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）である。 気象研究所と東日本旅客鉄道は共同研究で、ドップラー場から渦パターンを抽出するCNNモデルを開発した。このCNNモデルの精度は、日本海沿岸の冬季の竜巻渦の検出に適用可能であり、2020年11月か現業運用されている。本発表では、モデルの基本概念と、他地域や季節、特に日本の太平洋岸の暖候季の竜巻に応用するための将来計画を紹介する。（この研究の一部は官民研究開発投資拡大プログラム（PRISM）の支援を受けている）