(Special session) Introduction of the long-term MMIJ project (2022 Spring)

[3K0101-08-02] Challenges for automation and resolution enhancement of exploration for deep seafloor resources by application of remote sensing and machine learning

○Taiki Kubo¹, Tatsu Kuwatani² (1. Kyoto Univesity, 2. Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology)

司会：柴山 敦（秋田大学）

Keywords:resource exploration, 3D scan, nondestructive inspectio, reflectance spectrum, seafloor hydrothermal deposit

海洋国である日本の深海底には，豊富な金属やエネルギー資源の胚胎が知られており，その早期開発が期待されている。しかし，海底を対象とした資源探査はスケジュールや設備が限られており，陸域と比較して調査コストが大きい。その一方で，得られるデータ量は圧倒的に少なく，資源分布の詳細なイメージングには大きな困難がつきまとう。そこで本研究課題では，衛星リモートセンシング解析で用いられる技術の応用やAIによる機械学習・画像解析などを併用した資源探査技術の「自動化と迅速化」により，この課題の解決を図る。具体的には，プローブ型浸透率測定装置や反射スペクトル分析・画像の特徴抽出によって海底から取得された岩石サンプルの特性を迅速に取得し，これをトレーニングデータとした機械学習によって鉱床の分布形態の推定と資源量評価を正確に行える技術の開発を試みる。これらの技術は，将来的に水中型ドローンなどを駆使した自動化によるデータの取得量と精度の増加，および低コスト化へと展開することも期待できる。