最新の研究成果

大阪公立大学大学院 工学研究科の竹井 邦晴教授と東京大学 大学院情報理工学系研究科／同大学 次世代知能科学研究センターの中嶋 浩平准教授らの研究グループは、水滴がセンサの表面にぶつかる際に生じる電気抵抗を計測し、その分析に機械学習の一つである「リザバーコンピューティング^※」を用いることで、水滴の降水量と風速を瞬時に同時計測できるセンサ（図1）を開発しました。
（※リザバーコンピューティング…機械学習の一種で、時系列情報処理を得意とした手法であり、本研究のような瞬時リアルタイム計測?予測に向いている。）

近年、世界各地で異常気象が発生しており、都市部に大きな被害をもたらすゲリラ豪雨への対策として、局地的な大雨や風を計測し、被害状況をリアルタイムで可視化することが求められています。

本研究では、水滴がぶつかる際に生じる電気抵抗を計測するセンサを開発しました。本センサは軽量で柔軟性があるため非平面上であっても設置することができるほか、レーダーなどの他の気象計測器に比べて安価に作製できるため、よりローカルなエリアへの設置が可能です。また、これまで気象情報を計測する場合、1つの情報の計測に対し1つの計測器が必要でしたが、今回、データの分析に機械学習を用いることで、水滴の「降水量」と「風速」の複数の情報を1つのセンサで瞬時に同時計測することに成功しました。