講演情報
[U18-03]産学連携で挑む情報科学技術との融合による宇宙天気予測★招待講演
*光田 千紘1,2 (1.富士通株式会社、2.名古屋大学)
キーワード：
宇宙天気、機械学習、説明可能なAI、物理情報学習
人類の活動圏は地球周辺空間にとどまらず、月圏を含むシスルナ空間へと急速に拡大しつつある。同時に、測位、通信、放送、地球観測といった現代社会の基盤となる多くのアセットが宇宙空間に配置され、宇宙環境の変動が社会・経済活動に直接的な影響を及ぼす時代を迎えている。このような背景のもと、太陽活動に起因する高エネルギー粒子や電磁擾乱などを対象とする宇宙天気は、社会の高度化とともに顕在化する「文明進化型災害」として、その重要性が改めて認識されている。
一方で、宇宙天気現象の予測には本質的な困難さが存在する。宇宙空間における観測点は空間的・時間的に限られており、取得可能なデータはスパースかつノイジーである。このため、従来の経験則や単一の物理モデルに基づく手法のみでは、十分な事前性や実用的な予測精度を確保することは難しい。
近年、こうした課題に対する新たなアプローチとして、人工知能技術と物理法則に基づく数値シミュレーションを融合した宇宙天気予測が国際的に注目されている。人工知能は、スパースな観測データから複雑な非線形関係を柔軟に捉える能力を有しており、物理モデルや事前知識と組み合わせることで、従来手法では捉えきれなかった現象理解の高度化が期待されている。
本講演では、宇宙天気予測分野における近年の研究動向を踏まえ、富士通における人工知能技術を活用した宇宙天気予測の取り組みを紹介する。特に、物理知見を組み込んだ機械学習手法や説明可能な人工知能技術を用い、スパースな宇宙データから意思決定に資する予測情報を導出する試みについて述べる。
一方で、宇宙天気現象の予測には本質的な困難さが存在する。宇宙空間における観測点は空間的・時間的に限られており、取得可能なデータはスパースかつノイジーである。このため、従来の経験則や単一の物理モデルに基づく手法のみでは、十分な事前性や実用的な予測精度を確保することは難しい。
近年、こうした課題に対する新たなアプローチとして、人工知能技術と物理法則に基づく数値シミュレーションを融合した宇宙天気予測が国際的に注目されている。人工知能は、スパースな観測データから複雑な非線形関係を柔軟に捉える能力を有しており、物理モデルや事前知識と組み合わせることで、従来手法では捉えきれなかった現象理解の高度化が期待されている。
本講演では、宇宙天気予測分野における近年の研究動向を踏まえ、富士通における人工知能技術を活用した宇宙天気予測の取り組みを紹介する。特に、物理知見を組み込んだ機械学習手法や説明可能な人工知能技術を用い、スパースな宇宙データから意思決定に資する予測情報を導出する試みについて述べる。