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公開：2024-12-20

OKIが海中音を活用した船舶分類AIシステム技術を開発、少量データでも90%以上の高精度分類を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• OKIが船舶分類AIシステム技術を開発し高精度な分類を実現
• 少量の学習データでも90%以上の高精度分類が可能
• 海中音から自動で船舶種類を分類しリアルタイム監視を実現

OKIの船舶分類AIシステム技術による海中音声分析の実現

OKIは海中音から船舶の種類を自動で分類できる船舶分類AIシステム技術を2024年12月19日に開発した。このシステムは港湾での船舶監視やカメラでは捉えにくい夜間などにおいて、海中音から常時自動で船舶分類を取得することを可能にするものだ。^[1]

従来の海中音分析では人による聴覚判断と周波数の可視化データを目視で確認する手法が用いられており、熟練度による判断の差異が課題となっていた。船舶分類AIシステム技術はディープラーニングを活用することで、人の熟練度に依存しない自動分類を実現し、作業の省人化にも貢献している。

OKIが実施した検証実験では、約4時間分の船舶音データで調整したディープラーニングモデルを使用し、データ拡張と半教師あり学習の手法を組み合わせることで、少量の学習データでも90%以上の高精度な分類を達成することに成功した。今後は共創パートナーとともにフィールドデータの取得と実践的な検証を進めていく予定だ。

船舶分類AIシステム技術の機能と特徴

技術詳細についてはこちら

ディープラーニングについて

ディープラーニングとは、人工知能の機械学習手法の一つで、多層のニューラルネットワークを用いて大量のデータから特徴を自動的に学習する技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 複雑なパターンを自動的に学習し認識できる
• 従来の機械学習と比べて高い精度を実現
• 人手による特徴量設計が不要

OKIの船舶分類AIシステム技術では、ディープラーニングを活用することで海中音の特徴を自動的に学習し、高精度な船舶分類を実現している。データ拡張と半教師あり学習を組み合わせることで、少量のデータでも効果的な学習が可能になり、実用的なシステムの構築に成功したのだ。

船舶分類AIシステム技術に関する考察

OKIの船舶分類AIシステム技術は、従来の人による判断の課題を解決し、港湾セキュリティの向上に大きく貢献する可能性を秘めている。特に夜間や視界不良時の船舶監視において、音響データを活用した自動分類システムは非常に有効な手段となるだろう。また、省人化のニーズが高まる中、熟練者の経験に依存しない自動化システムの実現は、運用コストの削減にも寄与する可能性が高い。

一方で、海中音の特性は気象条件や海流の影響を受けやすく、これらの環境要因がシステムの精度に影響を与える可能性がある。今後は様々な環境下でのフィールドテストを重ね、システムの堅牢性を向上させることが重要になるだろう。また、AIモデルの継続的な改善と、新しい船舶種類への対応も課題となる。

将来的には、港湾管理システムとの連携や、不審船の早期発見など、セキュリティ分野での活用範囲の拡大が期待される。また、海洋生物の生態調査や環境モニタリングなど、応用分野の広がりも考えられる。AIの進化とともに、より高度な識別能力と新たな用途開発が進むことで、海洋安全管理の新たな標準となる可能性を秘めている。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「OKI、ディープラーニングによって海中音を学習させ、船舶を分類することができる「船舶分類AIシステム技術」を開発 | 沖電気工業株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000742.000017036.html, (参照 24-12-20).

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