愛媛大学ら、レーダーとAIで波・風を同時推定する手法を開発

愛媛大学らの共同研究グループは、短波海洋レーダの観測データから、沖合の波と風を同時に推定するAI手法を開発しました。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用い、レーダー1基でも2基と同等の波向精度を検証で確認しました。
計算時間は従来法の約100分の1に短縮され、沿岸防災や洋上風力発電への活用が期待されます。

記事の概要

愛媛大学大学院理工学研究科、港湾空港技術研究所、ORNIS株式会社らの研究グループが開発しました。
研究成果は国際学術誌「Scientific Reports」に11月10日付けで掲載されました。
短波海洋レーダは、陸上から沖合数十km〜数百kmの海面を24時間連続で監視できる装置です。
研究グループは、レーダーのドップラースペクトルを加工せず画像のように扱うVGG型CNNを構築しました。
周囲4点の信号をまとめて入力することで、レーダー1基でも波向誤差約19.7度を達成しました。
これは、従来必要とされた2基構成の約18.0度とほぼ同等の精度です。
従来のベイズ法と比べ、計算時間を1地点・1時刻あたり約3.5秒から約30ミリ秒へ短縮しました。
日向灘13.5MHzと紀伊水道24.515MHzのレーダーに、同一構造のモデルを適用できることも確認しました。

記事のポイント

1. 1基で波向を推定： 周囲4点のレーダー信号を入力し、2基構成と同等の波向精度を検証で確認しました。
2. 計算時間を約100分の1： 従来のベイズ法に比べ、計算時間を約3.5秒から約30ミリ秒へ短縮しました。
3. 異なる周波数に対応： 13.5MHzの日向灘と24.515MHzの紀伊水道で、同一構造を適用しました。

このニュースがもたらす影響

• 沿岸防災担当者： 1基のレーダーで波向を把握できる可能性が広がり、既存設備を活用した監視体制の見直しや、荒天時にも安定して動く運用設計を検討しやすくなります。
• 洋上風力事業者： 波と風を同時に面的に推定できれば、海域調査や運転時の海象把握に必要なデータを効率よく取得できる可能性があります。風速精度の確認は必要です。
• レーダー運用者： 異なる周波数のレーダーに同一構造を適用できたため、装置ごとの個別調整を減らし、複数海域への展開を検討する際の負担を抑えられる可能性があります。

このニュースの背景

短波海洋レーダーは、沖合の海面を24時間連続で監視できる一方、波や風の情報を含む2次散乱がノイズに埋もれやすいという課題がありました。
従来法では複雑な非線形方程式を解く必要があり、荒天やノイズの多い条件で計算が不安定になりやすく、波向の推定には2基のレーダーが必要とされていました。
研究グループは、ドップラースペクトルを加工せず画像のように扱い、実観測データと波浪・気象モデルの計算結果をCNNに学習させました。
一方、風速の推定精度や学習データの量には課題が残っており、実用化には長期データによる改良とAIの判断根拠の確認が求められます。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES

ORNIS株式会社らの共同研究グループ、レーダとAIで波と風を面的に同時に計測

ORNIS株式会社のプレスリリース（2026年11月11日 10時00分）ORNIS株式会社らの共同研究グループ、レーダ…