【企画講演／招待講演】 資源・素材学会長期テーマプロジェクト研究紹介（2022年春）

[3K0101-08-02] リモートセンシングと機械学習の応用による深海底資源の探査と評価の自動化・精緻化への挑戦

○久保 大樹¹、桑谷 立² (1. 京都大学、2. 海洋研究開発機構)

司会：柴山 敦（秋田大学）

キーワード：資源探査、3Dスキャン、非破壊検査、反射スペクトル、海底熱水鉱床

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。