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国立大学法人 電気通信大学

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お知らせ

【ニュースリリース】機械学習を用いてオーロラの発生状況をリアルタイムに検出し通知するシステムを開発

2022年06月01日

ポイント

  • ディープラーニングモデルを用いてノルウェー・トロムソにおけるオーロラの発生状況をリアルタイムに通知するウェブアプリを開発した。
  • アプリ内で使われているモデルを用いて、10年間かけて撮影された553万枚の観測画像を自動分類し、年、月、時刻ごとのオーロラ発生率を詳細に明らかにした。
  • 本アプリを用いることにより、観光客や写真家はオーロラの撮影を効率的に行うことができ、研究者は観測開始のトリガとすることで、観測データのストレージや消費電力を減らすことができる。

概要

南條壮汰さん(情報・ネットワーク工学専攻博士後期2年)と野澤悟徳准教授(名古屋大学)らの国際共同研究グループは、ノルウェー・トロムソ(北緯69.6度、東経19.2度)のEISCATレーダーサイトに設置した全天デジタルカメラ(https://www.isee.nagoya-u.ac.jp/~eiscat/obs/d5000/html/sky_image.html)によるオーロラの光学観測を実施し、ディープラーニングモデルを用いることで、オーロラの発生状況をリアルタイムに通知するシステムTromsø AI(トロムソ・アイ)を開発しました(https://tromsoe-ai.cei.uec.ac.jp/)。このシステムは、30秒に一度上空を撮影し、画像を日本国内のサーバへ転送後、数秒以内に画像の種別をディープラーニングによって自動判定し、オーロラが出ていればブラウザの通知機能を使ってユーザに知らせます。また、構築したモデルを用いて、2011年9月から撮影されたオーロラの観測画像553万枚を自動分類することで、オーロラの発生率の長期変動を詳細に明らかにしました。これらの成果は、オーロラ観光に最適なシーズンを知ることや市民科学の奨励に役立ちます。今後は観測地点を増やし、より広域にオーロラの発生情報を提供する予定です。

今後の展望

本研究では、ノルウェー・トロムソ上空におけるオーロラの発生状況をリアルタイムに通知を行うアプリケーションを開発しましたが、トロムソから観測できる範囲は限られているため、今後は観測地点を増やすことで広い範囲で発生状況をサポートする予定であり、今年の秋からは、スウェーデン・キルナで同様のサービスを提供する予定です。また、近年は観測用カメラの高解像度化に伴い、観測データの容量が増大しています。そのため、本アプリケーションを使ってオーロラの出現時のみ観測を行うもしくは、観測終了後にオーロラが出現していない時間帯のデータを自動で削除するワークフローを実装することで、観測データの容量を抑えることができます。

オーロラ出現時の Tromsø AI のスクリーンショット

オーロラ出現時の Tromsø AI のスクリーンショット

(論文情報)
論文雑誌名: Scientific Reports
タイトル: An Automated Auroral Detection System Using Deep Learning: Real-time Operation in Tromsø, Norway
著者: S. Nanjo, S. Nozawa, M. Yamamoto, T. Kawabata, M. G. Johnsen, T. Tsuda, and K. Hosokawa
URL: https://www.nature.com/articles/s41598-022-11686-8
DOI: 10.1038/s41598-022-11686-8

(外部資金情報)
本研究は、日本学術振興会科学研究費補助金(17H02968、19H01952、19H01956、20K20940、 21H04516、21H04518、21H01144、21H01142、21H01152、21K18315、21J20254)の補助により行われました。

詳細はPDFでご確認ください。