著者
北本 朝展 筆保 弘徳
出版者
国立情報学研究所
雑誌
挑戦的萌芽研究
巻号頁・発行日
2016-04-01

台風は気象学的にも社会的にも重要な現象であるが、その勢力や構造に関する分析はこれまで専門家の人手による方法に頼ってきた。そこで本研究は、台風に関する大規模衛星画像データセットに機械学習(特に深層学習)を適用することで、ビッグデータという視点から台風を分析する新しい手法を提案する。取り組んだテーマは「台風階級の分類」「台風中心気圧の回帰」「台風から温帯低気圧の遷移」「時系列モデルへの拡張」の4つである。特に「台風から温帯低気圧への遷移」に関しては、深層学習ベースの新指標「温低遷移指数」を提案して気象庁ベストトラックと比較したところ、気象庁のタイミングが平均して半日ほど遅いとの結果を得た。

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これこそDeep Learning向けの案件だよなと思ったらすでにいくつか試されてはいるっぽい。 ・ https://t.co/hW4pPVEDUj ・ https://t.co/f2XhP8UktP あまり結果は思わしくないようだけども

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