国立大学法人東海国立大学機構 黑料网の野泽悟徳准教授は、電気通信大学情報理工学研究科博士後期課程2年の南條壮汰氏らの国際共同研究グループと共に、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※1（）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Tromso AI（トロムソ?アイ）を開発しました（図1:）。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后、数秒以内に画像の种别をディープラーニングによって自动判定し、オーロラが出ていればブラウザの通知机能を使ってユーザに知らせます。また、构筑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测画像553万枚を自动分类することで、オーロラの発生率の长期変动を详细に明らかにしました。これらの成果は、オーロラ観光に最适なシーズンを知ることや市民科学の奨励に役立ちます。今后は観测地点を増やし、より広域にオーロラの発生情报を提供する予定です。
＊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况をリアルタイムに通知するウェブアプリを开発した。
＊アプリ内で使われているモデルを用いて、10年间かけて撮影された553万枚の観测画像を自动分类し、年、月、时刻ごとのオーロラ発生率を详细に明らかにした。
＊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、研究者は観测开始のトリガとすることで、観测データのストレージや消费电力を减らすことができる。
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（※1）全天デジタルカメラ
180 度の画角を持つ魚眼レンズを取り付けたデジタルカメラ。カメラの設置地点から見渡すことのできる空全体を撮影できるため「全天」カメラと呼ばれる。本研究では Nikon D7200 および SIGMA 4.5mm f/2.8 EX DC HSM Circular Fisheye を用いている。
論文雑誌名: Scientific Reports
タイトル: An Automated Auroral Detection System Using Deep Learning: Real-time Operation in Tromso, Norway
著者: S. Nanjo, S. Nozawa, M. Yamamoto, T. Kawabata, M. G. Johnsen, T. Tsuda, and K. Hosokawa
URL:
DOI: 10.1038/s41598-022-11686-8
