FishTechによるサステイナブル漁業モデルの構築

海との共生に向け,漁船IoTと水産・海洋学の知見を情報学で繋げた新たな技術〜FishTech〜により広大な海を理解し,そこから経済性と資源保護を両立させたサステイナブルな漁業を実現する技術を研究しています.

Overview

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.

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.

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 fishing
  • 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 sst