愛媛大学大学院理工学研究科の片岡智哉准教授、国立研究開発法人　海上・港湾・航空技術研究所港湾空港技術研究所の田村仁・藤木峻、ORNIS株式会社／琉球大学名誉教授の藤井智史らの研究グループは、陸上に設置した短波海洋レーダの観測データから、沖合の「波」と「風」を人工知能（AI）で面的かつ同時に計測する手法を開発しました。

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。しかし、波や風の情報はレーダ信号のごく弱い部分（2次散乱）に埋もれているため、従来は複雑な非線形方程式を解く必要があり、荒天時やノイズの多い条件では計算が破綻しやすく、さらに波の向きを決めるには、2基のレーダによる同時観測が不可欠とされてきました。本研究では、レーダが捉えた信号（ドップラースペクトル）を加工せずそのまま画像のように扱う畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築し、日向灘・紀伊水道での実観測データと波浪推算モデルの計算結果を学習させました。

その結果、(1) レーダ1基でも周囲4点の信号をまとめて入力すれば、2基の場合と同等の波向精度が得られること、(2) 従来の物理モデルに基づく解析法に比べてノイズに強く、計算時間を約100分の1に短縮できること、(3) 周波数の異なるレーダにも同一構造のAIモデルをそのまま適用できること、を明らかにしました。本成果は、高波・高潮の監視や洋上風力発電の海域調査など、沿岸域のリアルタイム海象監視の高度化に貢献することが期待されます。

本研究成果は、国際学術誌「Scientific Reports」に11月10日付けで掲載されました。