深層学習を用いた画像診断による玉類の産地同定の簡易化研究

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2022年度はコロナ禍が落ち着き始めたものの、自由に海外渡航できるまでには至らず、基本的にオンラインと資料の相互送付を通じて研究を進めた。前年度に引き続き、研究協力者が保有している玉の素材となる原石を整理し、岩石学的な分析を担当している台湾にいる分担者に送付した。これによって、日本列島のヒスイとネフライトの岩石学的分析がほぼ完了した。今度のヒスイ及びネフライト製品の産地推定に活用する予定である。碧玉に関しては一部送付が完了したが、まだ途中である。深層学習において色を含む学習を行う場合、能力の高いグラフィックボードを有したワークステーションが必要であり、今年度、その構築が完了した。研究分担者が活用し、分析に入っている。ただし、色情報に関するデータ収集は極めて困難なことが判明した。これについては現在、新たな方法を模索している最中である。ガラスの分類に関しては、深層学習によって効率化することができ、化学組成、分類及び細分型式、製作技法、特徴を入力し、化学組成だけで細分型式を示すシステムの構築を試みた。これ自体は前年度にある程度成功していたが、今年度も継続して進めたことによって、より精度を上げることができた。ヒスイや碧玉でつくられた玉類に関しても、既存の分析データと新し岩石学的データの入力を進め、産地推定の効率化を試みていきたい。一方、こうした方法の開発を進めつつ、今年度は、モンゴルやベトナムで行ったガラス分析成果を統合し、論文化した。これによってアジアのガラス流通及び日本列島へのルートをかなり限定できるようになった。