持続可能な海産養殖のための環境情報予測アルゴリズムの実装

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本研究は, 短期間の学習データによる高精度な海水温予測を実現することにより, 安定した海産養殖 を広く実現することである. つまり, 養殖に用いる地域のため気象予報のようなフォーマットで提供 される高精度な海水温予測を行うことにより, 養殖事業の際にいけすや筏を事前に移動・避難可能な 予測アルゴリズムを構築することにある. 研究背景として, 世界的な海産物需要増加に伴い，養殖業 が世界的に注目されている.養殖業では養殖場内の適切な環境管理が重要であり，特に海水温の影 響は大きいため，安定して供給を行うためには海水温を高精度に予測する必要がある.我々は，実 データを用いた評価実験では翌日の 1 時間毎の海水温は平均誤差約 0.2~0.4 °C，1 週間先までの日平 均海水温は平均誤差約 0.2~0.5 °Cで予測可能なアルゴリズムを提供しており，水温被害の対策など 幅広く活用可能である.今年度は新たに5地点の海水温データを取得でき, データを元に短期間の学習データで予測ができるよう転移学習に取り組んだ. 結果として, 従来5-10年分のデータで学習していたものを転移学習を活用することによって1年程度の学習データにより従来と同等の予測精度を実現できた. また, 研究結果を国際技にて発表し, 論文誌への投稿を進める.転移学習については転移元と転移先の地形や水深等のパラメタによって予測精度が左右されるため, 最も重要なパラメタを実験を繰り返して進める.