ANAホールディングス株式会社 松本 紋子、全日本空輸株式会社 西郷 彰、ANAシステムズ株式会社 村上 百合、岸 宏行、および慶應義塾大学 環境情報学部 准教授 宮本佳明の研究発表「CNNを用いた風情報からの乱気流予測システム」が、今年度の人工知能学会 全国大会（JSAI2022） において全国大会優秀賞を受賞しました。
「CNNを用いた風情報からの乱気流予測システム」とは、2019年からANAホールディングス株式会社と慶應義塾大学との共同で研究を開始し、内閣府「2019年度 課題解決に向けた先進的な衛星リモートセンシングデータ利用モデル実証プロジェクト」として採択され開発した乱気流AI予測システムのことです。2020年、2021年に精度評価を行い、その結果を2022年6月に京都で開催された人工知能学会 全国大会（JSAI2022）にて発表を行いました。
本研究内容は既にANAグループの約2,500名のパイロットを対象に、現場でトライアル運用をしております。本運用を通じて、精度の高い乱気流予測をすることができており、なお一層の安全運航への活用が期待できます。
引き続き、ANAグループ内における研究と現場運用が一体となった強みを活かし、安全性を高める取り組みを進めてまいります。
「CNNを用いた風情報からの乱気流予測システム」について
航空機を安全に運航するためには、乱気流の発生を予測し、乗員乗客の安全を確保するための適切な対応が求められています。 本研究では、風の二次元の空間分布の情報を用い、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）により乱気流の予測を行う世界初のシステムを開発し、実証実験により従来の予測よりも高い予測精度が実現できる可能性を示しました。将来的に本モデルを発展させることで、より高精度な乱気流予測の実現が期待され、より安全な航空機運航の実現を目指します。
受賞者の声 本研究は、乱気流の発生を予測することで、安全で効率的な飛行計画を実現することを目的として、気象と運航管理の専門家を含めたチームで開発を行ってきた成果となります。 機械学習モデルとしては新規性は高くないものの、精度の高い学習データセットをそろえることに注力するとともに、予測結果を提示するシステム実装までをカバーすることで、実際に役に立つシステムの実現を目指してまいりました。本研究および現場での活用を通じ、なお一層の安全運航へ貢献していきたいです。 今後、より高度な機械 学習モデルの導入などを含め、さらなる精度改善に努めてまいります。これまでご支援いただきました関係各所に御礼申し上げます。
人工知能学会 全国大会 論文集
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