(Special session) Summary: MMIJ Long-term Project［Thu. Sep 14, 2023 AM Room-7］

[3701-05-03] Summary: Challenges for automation and resolution enhancement of exploration for deep seafloor resources by application of remote sensing and machine learning

○Taiki Kubo¹, Vitor Ribeiro de Sa¹ (1. Kyoto University)

Chairperson: Hideaki Sasaki (Ehime University)

Keywords:resource exploration, spectral camera, non-destructive Testing, deep-sea hydrothermal vent, 3D modeling

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陸域と比較して調査コストが大きい一方で，得られるデータ量は圧倒的に少ない。そのため，資源分布の詳細なイメージングが困難であり，開発の障害となっている。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機械学習・画像解析などを併用することで資源探査技術の「自動化と迅速化」を図る。具体的には，プローブ型浸透率測定装置やマルチスペクトルカメラを用いた画像解析により海底から取得された岩石サンプルの物性・組成を迅速に測定し，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行う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が期待できる。