研究概要

水産海洋ドメイン知識・水産海洋センシング・AI技術からなる海洋水産AI技術(FishTech)を確立し,経済性と資源保護を両立させたサステイナブル漁業モデルを創出することを目標とします.漁業活動の過程で得られるセンサデータを,魚の生態や海洋物理に関するドメイン知識をパターン認識とデータ同化技術に取り入れた新たな技術によって分析・処理し,操業支援情報や中期漁業経営方策を創成します.

CREST事業パンフレット(PDF 1.5MB)

本事業は,科学技術振興機構(JST)の平成28年度戦略的創造研究推進事業(CREST)「イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化」の研究課題として採択された研究事業「サステイナブル漁業に向けたデータ指向型リアルタイム解析基盤の開発」および,平成31年度の研究課題として採択された研究事業「FishTechによるサステイナブル漁業モデルの構築」です.

研究紹介

海洋気象学・水産学の分野と情報科学(特に画像を用いたパターン認識技術)との協働により,パターン認識技術の新たな応用を目指しています.飯山研究室では具体的に,以下のテーマに取り組んでいます.

  • 海況パターンから画像特徴を抽出し,その特徴と漁獲量との関係を明らかにすることで,漁業を支援するアルゴリズムの開発
  • 人工衛星画像で雲で欠損してしまった海況情報を,画像からの学習型インペインティングと直近の海況パターンからの2次元フローを用いて復元するアルゴリズムの開発

研究体制

  • 京都大学学術情報メディアセンター(研究代表者:飯山将晃)
    • 静岡県水産技術研究所
    • 北海道大学
  • 海洋研究開発機構(主たる共同研究者:田中裕介)
  • 水産研究・教育機構(主たる共同研究者:栗田豊)
    • 岩手県水産技術センター
    • 宮城県水産技術総合センター

最近の活動

  • [2019-06-17] Oceans 2019 Marseilleに出展を予定しています。
  • [2019-03-19] 飯山研究室の平原暢之君が、早稲田大学で開催されている電気情報通信学会総合大会にて、「敵対的物理モデル損失を用いた海面水温画像修復」のタイトルで研究発表を行いました。
  • [2019-03-11] 科学技術振興機構AIPネットワークラボ主催の「JST-NSF-DATAIA国際連携シンポジウム」にて、CREST研究代表の飯山将晃先生が、OceanEyesプロジェクトについて講演しました。
  • [2019-03-01] 我々の研究テーマが、本年度のJST戦略的創造研究推進事業(CREST)のAI領域において、加速フェーズ研究課題の一つに選ばれました。
  • [2018-11-10] 電気評論2018年11月号に、「機械学習による海況予測および漁場予測システムの研究開発」というタイトルで本プロジェクトの研究内容を寄稿しました。
  • [2018-11-16] ECC-iCAP「科学のフロントランナーが語る未来世界」にて、「宇宙&機械学習で実現する持続可能な海洋経済」と題して講演を行いました。
  • [2018-10-06] 平成30年度 日本水産工学会秋季シンポジウム(10月6日)「水産工学と人工知能」にて、研究パートナーである環境シミュレーション研究所の伊藤喜代志会長が「機械学習による超解像技術を活用した詳細な深海海底地形図の作成」と題して講演を行いました。
  • [2018-08-28] 「深層学習を用いて欠損のある海水温画像を修復する技術を開発 -深層学習技術の衛星データへの応用-」と題して、記者発表を行いました。
  • [2018-8/20-24] 北京で開催されるパターン認識に関する国際会議ICPR2018にて、「Restoration of Sea Surface Temperature Satellite Images Using a Partially Occluded Training Set」と題してポスター発表を行いました.
  • [2018/6/8] 大阪で開催される第51回NCWG会合にて,「衛星画像についてパターン認識を用いた解析技術の紹介」と題して講演を行いました.
  • [2018/6/6] 鹿児島で開催される2018年度人工知能学会全国大会(JSAI2018)にて,「サステイナブル漁業に向けたデータ指向型リアルタイム解析基盤の開発」と題して講演を行いました。
  • [2018/5/28-31] 神戸で開催される国際会議(Oceans’18)にて,水温パターンを用いた漁場予測について発表しました.
  • [2018/5/25] 本年度水産白書にて、我々の取り組みがコラム「北西太平洋のアカイカ漁場予測システム」で取り上げられました(第1章第3節「第3節 ICTの活用」内)
  • [2018/05/18] 「京都アカデミアフォーラム」in丸の内で開催される、京大テックフォーラム「海と空を技術の⽬で“観る” 〜⽔産と気象予測の新たなパラダイム〜」にて、「パターン認識技術の海洋産業への応⽤」で発表しました.
  • [2018/04/24] 京都大学学術情報メディアセンターセミナー 「気象とAI」にて、「パターン認識技術の水産業への応用」で発表しました.
  • [2018/04/14] CREST(人工知能)の成果展開シンポジウムにて成果を報告しました.
  • [2018/04/05] 研究論文「海水温パターンのクラスタリングによる良漁場推定」が電子情報通信学会和文論文誌に採録されました。
  • [2018/03/14] gコンテンツ流通推進協議会g-life委員会にて、「海洋パターン解析が実現するサステイナブルオーシャンとそのビジネス展開〜AI漁業の取り組みから〜」で発表しました.
  • [2018/03/02] 第7回超異分野学会@東京にて「機械学習・パターン認識の水産業への応用」で発表しました.
  • [2017/11/18] 水産海洋学会年次大会@広島で「画像認識的アプローチによるアカイカ漁場推定手法の開発」で発表しました.
  • [2017/11/13] 北京科技大学で「AI meets Fishery -Pattern Recognition Approach for Fishery Applications-」で講演しました.
  • [2017/10/29] 研究・イノベーション学会年次学術大会で「事業モデル仮説に基づいた水産業における産学連携の試み:『サステイナブル漁業に向けたデータ指向型リアルタイム解析基盤の開発』での取組事例」で口頭発表しました.
  • [2017/8/10] 画像の認識・理解シンポジウムMIRU2017@広島で「学習型インペインティングとオプティカルフローを用いた海水温画像の欠損修復」でポスター発表しました.
  • [2017/8/9] 画像の認識・理解シンポジウムMIRU2017@広島で「パターン認識は良い漁場を見つけることができるか? – 海水温パターンのクラスタリングに基づく良漁場推定-」で口頭およびポスター発表しました.
  • [2017/7/11] IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME2017) @ Hong Kong にて「Restoration of Sea surface temperature Images by Learning-based and Optical-flow-based Inpainting」について口頭発表しました.