マイアミ大学ローゼンスティール海洋・大気・地球科学大学院の研究者らは、ドローン技術とNASAが開発した2つの光学システムを組み合わせ、水中に隠れた爆発物を100%の精度で検出できる空中撮像システムを実証した。
海洋科学誌Frontiers in Marine Scienceに掲載された本研究で説明されているシステムは、Fluid Lensing（水面の波の歪みをリアルタイムで除去し、海底の鮮明な画像を捉えるカスタムアルゴリズム）とMiDAR（マルチスペクトル撮像・検出・能動反射技術：複数の波長の光を水柱に照射し、暗い深海を照らし出す）を組み合わせたものである。フロリダキーズ上空を飛行するドローンに搭載されたこの装置は、歪みのないマルチスペクトル画像を生成し、AIモデルが不発弾の兆候を分析した。
結果は明白だった。ブロードキー周辺の海底に設置されたすべての不活性試験用弾薬とデコイを、数週間の生物成長と堆積物の蓄積で標的が大きく覆い隠された後でも、システムは識別したのである。
浅瀬に潜む世界的な問題
数十年にわたる軍事紛争により、不発弾、機雷、砲弾が世界中の浅い沿岸海域に散乱している。その多くは水深10メートル未満の海域にあり、従来のソナーは効果がなく、ソナープラットフォームはこのような浅い水深では運用できず、また波浪による歪みや砂の移動により標準的な光学カメラは役に立たない。
「浅海域における不発弾は依然として深刻な世界的課題です」と、ローゼンスティール大学院のVetlesen地球科学教授で本研究の主執筆者であるVed Chirayath氏は述べている。「本研究結果は、検出精度の向上とより安全な沿岸環境の実現に貢献できる、スケーラブルな空中ソリューションを示しています。」
既存の方法は潜水艦による捜索や音響調査船に依存しており、いずれも低速で、高コストかつ危険を伴う。旧式の弾薬は有毒化学物質を脆弱な生態系に漏出させ、観光客、航路、そして欧州の古戦場や太平洋の投棄海域における沿岸インフラ計画を脅かしている。
AIが爆弾を発見する仕組み
機械学習モデルは高解像度のドローン画像で訓練され、弾薬の幾何学的シグネチャを認識し、サンゴ層、岩石、自然の debris と区別する。Fluid Lensingが画像がAIに到達する前に波の歪みを除去するため、モデルはぼやけた入力を補正しようとするのではなく、クリーンなデータで動作し、研究者らはこの設計上の選択が100%の検出率につながったとしている。
次のステップは、濁った大西洋の水路や深い太平洋の湾など、より多様な海洋環境でのテストを行い、より困難な水中条件下でもシステムが精度を維持できるかどうかを検証することである。
翻訳：雅子