仙台高専生徒がAIを使い定期船の運行予測を開発 翌日の的中率85% [633746646]
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山形県唯一の離島・飛島と酒田港を結ぶ定期船「とびしま」の運航予測システムを仙台高専（仙台市青葉区）の学生がつくった。人工知能（AI）を使い、1週間単位で出航・欠航を予測する。近々、試行版がウェブサイトに公開される予定だ。
東北大片平さくらホールで昨年11月にあった東北・北海道地区高等専門学校専攻科産学連携シンポジウムで発表された。
運航予測システムは、前日のアメダスデータが更新されると、自動的に翌日から1週間分の運航予測を天気予報のようにサイトに表示するというものだ。
2012年4月1日からの10年以上の酒田のアメダスデータ（降水量や日照時間、平均地表気圧、平均気温、最深積雪、平均風速など）をAIに入力。とびしまの運航実績を突き合わせ、どんな気象条件なら出航・欠航したかを学ばせた。翌日の天気予報が出ればAIが予測を出す。
システムの根幹は、仙台高専を昨年春に卒業した小岩晃さん（21）が21年度中につくった。翌日の予測の的中率は85%ほどだったが、2日後以降は58%ほどと精度が下がる。そこで、後輩である専攻科1年、中道一紗（かずさ）さん（20）が精度を引き上げ、利便性を高めた。
天気の移り変わりが日ごとに…(以下有料版で，残り406文字)
朝日新聞 2023年1月15日 11時00分
https://www.asahi.com/articles/ASR1G7GFJQCYUZHB00M.html?iref=comtop_7_06 今の時代これくらいの機械学習ならツールにデータ入れるだけで出来るからな。 >>5
理解できましたでしょうか？
A liner ship is the primary means of access to Tobishima, a remote island in Sakata City, Yamagata Prefecture.
The decision to depart is made on the morning of the day based on weather data such as wind speed and wave
height in the surrounding area. Therefore, it is difficult to make a plan until the day of departure, and there is a
need for predicting the operation of liner ships up to the day before. This study investigates the prediction of liner
ship operations by machine learning such as SVM, FCN, and CNN using AMeDAS data and Himawari satellite
images of the Japan Meteorological Agency. As a result, we have confirmed that the prediction accuracy is about
90% on the same day and about 80% on the next day and that the prediction accuracy is about 90% even one week
ahead of the departur >>6
天気は明確に雨雲だのなんだのわかるが馬は無理じゃね
パワプロみたいな数値を出すためには生まれてから全レース、育成状況を記録するしかないな
本レースの前レース結果をいくつかみたとこで足りぬな 定期船とびしまの出航の判断は，周辺地域の風速や波高，視
程などから行われており，天候との関係が大きいと考えられ
る．本研究では，飛島に最も近い観測点であるアメダス酒田
の降水量 (mm)，日照時間 (時)，平均地表気圧 (hPa)，平均気
温 (°C)，最深深雪 (cm)，平均風速 (m /s) を用いる．アメダ
スデータは 1 地点でのデータであり，気象衛星による日本全
体の画像の方が運航を左右する気象情報をより多く取得でき
ると考えられるため，気象衛星ひまわりの日本全体の可視光
RGB3 バンド衛星画像も用いる．このようなアメダスおよび
気象衛星ひまわり画像と，対応する日付の定期船運行実績を正
解ラベルとして組み合わせたデータセットで学習を行う．
使用する気象データは正解ラベルとして使用する定期船の
運航情報 10 年分と同日である 2012 年 4 月 1 日から 2021 年
11 月を取得する．アメダス酒田は全 3518 セットを，ひまわり
の衛星画像は全 2804 枚を学習用とテスト用に 8:2 にランダム
に振り分ける．ひまわりの画像サイズは 224 × 224 とする．
予測を行う機械学習モデルには，まず分類問題でよく使用さ
れている SVM を用いてアメダスデータから運航予測を検討す
る．SVM は分類や回帰問題に用いられるモデルであり，過学
習しにくく，ノイズに強いという特徴を持つ．出航の判断は人
が経験的に得た基準で行っており，正解ラベルにはヒューマン
エラーによるノイズも含まれる可能性があることから，SVM
のノイズに強い特徴が有効であると考えられる．また，ひまわ
り衛星画像は基本的な FCN と，画像識別で高い精度が得られ
近年広く用いられている CNN を用いる．FCN は中間層 3 層，
CNN は畳み込み層とプーリング層が 5 層で全結合層が 1 層の
ネットワークを用いる 気象データと機械学習による 1 週間後の運
行予測結果
気象条件と運行実績の関係を調べるため，アメダスデータ
と SVM を用いて当日の運行予測モデルを構築し，10 回の交
差検証を行った．結果を図 1 に示す．正解率は 0.871 と高く，
アメダスデータと運行実績に相関があることが確認できた．ま
た出航の正解率である真陽性率 TP は 0.953，欠航の正解率の
真陰性率 TN は 0.689 であった．TN が低い理由は，安全を考
慮した欠航よりの判断が行われていることなどが考えられる．
次に，SVM により翌日から 1 週間後の運行予測モデルを構
築し，10 回の交差検証を行った結果を図 2 に示す．この結果
翌日の正解率は 0.764 で，TP が 0.939，TN は 0.447 であっ
た．1 週間後の予測では，TP は 90%前後を保っているが，TN
は日数に反比例して減少していることがわかる．これは，1 日
のアメダスデータのみでは情報量が十分でないことや，10 年
間の運行状況は欠航の割合が低く出航の場合のデータに過適合
していることやなどが考えられる．また，季節毎の TP と TN
をみてみると，TP は春夏に高く秋から低下に転じ冬に低くな
り，TN は春夏で低く秋から向上に転じ冬に高い結果であった．
これは，春夏は天候が安定する日が多く運行しやすく欠航が少
ないため，また冬は天候が悪化する日が連続することが多く欠
航が多いためであると考えられる．
最後に，ひまわり衛星画像を用いた FCN と CNN による予
測結果を SVM と比較して図 3，4 に示す．図 3 の FCN と，図
4 の CNN の結果から，いずれも TP はやや SVM の方が高い
が，TN は改善されていることが分かる．欠航予測である TN
が衛星画像を用いた FCN や CNN でも大きく改善されなかっ
たが，今回は日本全体の衛星画像を用いことから，対象地域周
辺に限定して行うなどで改善が考えられる まとめと今後の展開
本研究では，山形県酒田市飛島の定期船運行について，ア
メダスデータや気象衛星ひまわり画像など気象データと，10
年分の定期船の運行情報を用いて機械学習による運行予測を
試みた．SVM によるアメダスデータによる予測では，運航状
況と当日のアメダス気象データの相関性が 87%程度と高いこ
と，また，翌日の運航を予測した結果，76%程度の正解率が得
られ，1 週間後でも出航は 90%程度の正解率が得られた．さ
らに，SVM では欠航の正解率が低かったが，衛星画像を用い
た FCN や CNN により欠航の正解率を改善できることを示し
た．今後は，LSTM による時系列処理や，複数地点のアメダ
スデータの利用，衛星画像の範囲選択等により翌日以降の予測
謝辞
本研究は，国立研究開発法人情報通信研究機構令和 3 年度
委託研究による．定期船とびしまの運行情報は，酒田市市民部
定期航路事業所から提供を受けた これで長く感じる場合は文章を沢山読むよう努力してくださいとしか言いようがありません 記者（文系バカ）がAIって意味わかってないだけじゃね？ 運行するかどうかなんて運行会社が独断で決める事なのに、部外者が勝手に予想って 気象庁が天気予報作る時に使ってるガイダンス的なやつか
あれもニューラルネットワーク使ってるやつあるから行けるだろうな 地元のジジイ「波が3メートルを超えると定時につかないんよ。ただそれだけなんよ」 ケンモメンでもPythonが分かれば簡単にできるぞ >>31
恐らくそれは多次の関数式となるだろうが、
それを式化するよりはニューラルネットで表現する方が早かろうよ >翌日の予測の的中率は85%ほどだったが、2日後以降は58%ほどと精度が下がる。
って書いてるけど最終的にはどの程度になったんだろうか もう俺の高専のイメージはかっつーとふかわ。なんよ
ちなみに哲学科のイメージはふわちゃん 東方キャラの絵を描くスレ
bbs.punipuni.eu/test/read.cgi/vaporeon/1664157454/
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