[3I5-OS-27b] AIを活用した都市と自然環境の空間・系列データのモデリング

[3I5-OS-27b-01] (OS招待講演) 農業技術開発を推し進めるデータ駆動型手法

〇新井 宏徳¹ (1. 大阪大学)

キーワード：デジタルツイン、ダイナミックモード分解、符号化ネットワーク深層辞書学習、データ同化、MRV

国際的に熱を帯びている炭素市場取引において、温室効果ガス排出状況を高い透明性で観測・報告・検証（MRV）するシステムの整備が急務となっている。講演者らは効率的かつ透明性の高いMRVシステムを熱帯水田地帯に構築するため、多地点長期観測データ、衛星観測データなどを数値計算に同化させる様々なスケールのデジタルツインシステムの構築に取り組んできた。現在は、異なるスケールの観測データを数値計算に同化するための機械学習手法の開発・応用化を進めている。衛星・ドローン・地上IoTシステムにより得られる異なるスケールの観測データを効率的に同化させることが実現できれば、様々なスケールのステークホルダーのニーズに耐える数値計算アプリケーションを作れる可能性が示唆されてきた。
当発表では、世界で最も集約的な水稲生産がおこなわれている地域の一つであるベトナムメコンデルタを対象に実装している上記システムの一例をご紹介する。課題達成に向けて核となる観測データを効率よく数値計算に同化させるために開発している機械学習技術について発表し、海外の様々なステークホルダーの意思決定支援に資する人工知能技術開発方向性を議論する。