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Press Release

インキュビット、気象研究所の委託先として実施した竜巻検出AIシステム開発において、山岳地域の竜巻検知精度向上を実現 Incubit Improves Tornado Detection AI in Mountainous Area as Contractor for Meteorological Research Institute

**** English follows below ****

~山岳地域における竜巻の過検知を抑制し、観測地域を問わず汎用的な竜巻検知AIの運用が可能に~

深層学習を用いた画像認識技術の社会実装を手がけるインキュビット(本社:東京都渋谷区、代表取締役/ CEO:北村 尚紀)は、気象庁気象研究所(茨城県つくば市、以下「気象研究所」)が実施している「AIを用いた竜巻等突風・局地的大雨の自動予測・情報提供システム」での2020年度の研究開発において、ドップラー速度データに加えて地形データをAIモデルにて学習することで、竜巻検出AIシステムの汎用性の向上を実現しました。

本成果により、山岳地域が多い日本において、より汎用的な竜巻検知AIの実用化が期待できます。

また、2021年度においては、竜巻検出AIシステムの研究開発をより発展させ、多様なデータを複合的にAIに学習させることにより、さらに高精度で竜巻を検知できるAIの開発に取り組む予定です。

1. 本取り組みの背景

日本では、平均して年に20個以上の竜巻の発生が確認され、家屋の倒壊や時には車両や電車を横転させるほどの甚大な被害をもたらしています。
そこで気象研究所では、2018年よりAI(人工知能)を活用した竜巻の自動検出技術の開発を進めてきました。

竜巻の検出や予測には、全国各地に設置されている気象レーダーで観測したドップラー速度データが用いられます。
ドップラーレーダーは、上空にある雨などの降水粒子からの反射波を用いて、上空の風の速度と方向の傾向が観測できます。このドップラーレーダーを使うと、竜巻が発生している箇所に見られる竜巻渦とよばれる特徴的な風向きのパターンを検出できるため、気象研究所では過去に発生した竜巻から抽出した竜巻渦のパターンの大量のデータを深層学習の手法を用いてAIモデルに学習させ、どこで竜巻が発生しているのかを正確に検出するモデルの開発を進めてきました。

しかし、山岳地域では、その山の地形がドップラーレーダーの反射へ干渉し、観測できるドップラー速度データが平地のパターンと異なる場合があります。
例えば、地形に起因する気流の乱れやレーダー電波の山による反射・遮蔽によって、見掛け上、竜巻渦のようなパターンが生じることがあり、ドップラー速度データのみから竜巻を判断するこれまでの手法では誤検出が発生する、という課題を抱えていました。

2. 本取り組みの内容と成果

インキュビットと気象研究所が2020年度に行った研究開発の取り組みでは、山岳地域における竜巻の過検知の抑制を目指し、地形の標高データを特徴量としてAIモデルへ加え、地形特徴を考慮した形での竜巻検知AI の学習を行いました。
地形データを追加することで、地形の高さがドップラー速度データの観測へ与える影響の関連性を深層学習により学習することが可能となります。

AIを用いた竜巻検知

図1:地形データを学習させた汎用的な竜巻検知AIモデル

本取り組みにて地形データを追加した結果、竜巻を捉える検出率を高い水準で維持したまま、山岳地域における過検知を約50%削減することに成功しました。
本成果により、山岳地域が多い日本においても、地形の特徴に依存せずドップラーレーダーの設置箇所を問わない、汎用的な竜巻検知AIの実用化が期待できます。

3. 今後の展望

インキュビットと気象研究所は2021年度においても本取り組みの成果をさらに発展させ、時系列変化の情報、広範囲の雨量データ、一般風のデータなどの多様なデータを複合的にAIに学習させることにより、さらに高精度で竜巻を検知できるAIの開発に取り組む予定です。

また、竜巻検出システムは、鉄道をはじめとする様々な高速交通の安全性の向上や自動運転技術への利用につながると期待されています。将来的には、突風の影響を受けやすいドローンなど、さまざまな分野への適用も視野に入れています。

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*本事業には官民研究開発投資拡大プログラム(PRISM)予算を活用しています。
*This work was supported by Cabinet Office, Government of Japan, Public/Private R&D Investment Strategic Expansion Program(PRISM)in 2020, and will be continued in 2021
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Incubit, as a contractor for MRI, has improved its tornado detection AI system by reducing over-detection in mountainous areas, allowing for a more robust system that is not limited by radar location.

Incubit, Inc. (hereafter: Incubit), which undertakes practical implementation of image recognition by utilizing deep learning technologies, is working to train an AI model to automatically detect tornadoes. By adding topographic AI data alongside Doppler radar data, the company has been able to reduce over-detection of tornadoes in mountainous areas. This development was made under the 2020 research and development project, “AI Based Tornado and Heavy Localized Rain Prediction and Information Distribution System”, which the Meteorological Research Institute (hereafter: MRI), which works directly under the Japan Meteorological Agency as an official research institution, was in charge of. This outcome brings hope for a robust tornado detection AI model, the use of which is not limited by its location. This outcome provides prospects for further research plans in 2021, where a variety of different data sets will be used for training to increase the accuracy of an already precise model.

There are, on average, more than 20 tornadoes occurring in Japan each year, blowing down houses and derailing trains. MRI has been working on utilizing deep learning technology to automatically detect tornado incidents since 2018.
The objective of this particular research, that MRI and Incubit conducted in 2020 was to reduce over-detection in mountainous areas by using altitude and topographic data as part of the training data, so that geographical traits could be incorporated by the tornado detection AI into its decision-making process.

Doppler radar uses the reflection wave of precipitation particles in the air to find the direction and speed of the moving wind. To the trained eye, tornadoes have a very particular vortex pattern detectable using Doppler radar. It was later found that in mountainous areas, the geographical features interfered with the reflection of the Doppler radar, not only making the pattern different between mountainous areas and the plains, but creating patterns that mimic those of tornado vortices, which confused the AI model to the point that it over-detected tornadoes in mountainous areas.

After the research conducted in 2020, Incubit and MRI were able to conclude that it is possible to reduce over-detection by using topographical data in training, keeping the average detection rate of real tornadoes high while reducing over-detection by 50%. This allows for the possibility of Doppler radars in mountainous locations to be used for automatic tornado detection.

Incubit and MRI plan to further expand on this success by adding various different datasets in 2021 for the model to train on, including timeline data, heavy rainfall areas, and wind data. The final goal is to utilize the tornado detection system in transportation systems such as trains, cars and even drones, for a safer and more autonomous transportation system.

*This work was supported by Cabinet Office, Government of Japan, Public/Private R&D Investment Strategic Expansion Program (PRISM) in 2020, and will be continued in 2021

私達は、最先端のディープラーニング・機械学習技術を活かして、様々な業界のプレイヤーと手を組み、次の時代のサービス/プロダクトを共創していくパートナーです。
Leveraging the latest in deep learning and machine learning technology, we collaborate hand-in-hand with players in various industries as a partner to co-create next generation products and services.
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