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Mon, 29 Jul 2024 02:45:19 +0000

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人妻という名のもとに 完全シロウト、応募人妻。 篠原ゆい

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柳原:商業用ですとスポンサーが分かりやすいですが、災害は非常に公益性が高い分野で、常に私たちがボランタリーでできるわけではないので、その点はまだいろいろと模索しています。 衛星画像解析は、少し試すだけでも1シーン十数万円もかかってしまうのが現実です。災害という広域の事象を対象にするには、このあたりをどう解消するかが課題です。衛星事業者によって、いつどこを観測しているかはまちまちですし、フォーマットも異なります。撮影角度によっては画像に映りこんでいる影もかなり大きな課題で、影が多いと購入した画像を最大限活用できないといったことが発生します。 また現状では、解析技術のノウハウが私たちや他の解析事業者に分散してしまっていて、土砂災害に対するベストプラクティスのようなものが蓄積されない構造になっています。衛星データ利用というのはさらに盛り上がりそうな分野にも関わらずそうでもないのは、おそらく「画像取得コストがかさむ」「データに雲・影・天候影響などのノイズが多い」「解析技術が様々なプレーヤー間に分散されている」、この3つの課題に集約されるような気がしています。 --特に最初の画像取得コストの部分で、今後打ち上げられる地球観測衛星や衛星画像プラットフォームのTellusに期待される部分はありますか? 柳原:衛星画像による土砂災害の解析にとって、航空機から観測してラベル付けしたデータというのは、ラベル付けの論拠となったデータソースと解析するデータソースが異なってしまう点で、必ずしも良い正解データとは限りません。そこで、何のデータを撮りためておくと中長期的に災害データ解析の知見が蓄積できるか、という観点で最初から設計に入った方が良いと考えます。例えばある地点を光学、SAR両方で撮っていれば、精度の高い光学の情報を元に、雲で見えない部分はSARで補完できる等、どういったデータペアを蓄積していくか、という点でより発展的になります。そうした、AIという視点で今後の衛星に「こういう機能があるといいのではないか」といった提言も機会があれば発信していきたいと思います。 --今後、どのような技術や分野に挑戦されたいですか?

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宇宙航空研究開発機構(JAXA)と三菱重工業(MHI)は1月23日、MHIの飛島工場(愛知県海部郡飛島村)において、H3ロケット初号機のコア機体(第1段+第2段)をプレス向けに公開した。H3ロケットの実機が公開されたのはこれが初めて。この後、コア機体は26日に出荷し、種子島へ輸送。2021年度中の打ち上げに向け、射場作業を開始する予定だ。 公開されたH3ロケット初号機のコア機体 H3ロケットは、現行の基幹ロケットH-IIA/Bの後継機。全長は63m、直径は5. 2mの大型ロケットで、日本のロケットとしては過去最大となる。第1段エンジン「LE-9」は2基または3基、固体ロケットブースタ「SRB-3」は0/2/4本のコンフィギュレーションがあり、初号機はLE-9が2基、SRB-3が2本の「H3-22」型となる。 H3のラインナップや仕組みはこちらの動画が詳しくてオススメだ 今回、第1段にはLE-9エンジンが2基搭載されていたが、これは以前のBFT(厚肉タンクステージ燃焼試験)で使われた実機型だという。今後、種子島に輸送後、フライト品に近いものに換装し、極低温点検(F-0)を実施。その後、完全にフライト品に仕上げた上で、CFT(実機型タンクステージ燃焼試験)を行い、打ち上げに臨む。 2基のLE-9エンジン。ダミーとして、BFTで使ったものを搭載している これは、ノズルのリブが少ないことから、実機型#1-3であることが分かる ちなみに、H3ロケットの全長63mというのはロングタイプのフェアリングを搭載したときの数字だが、初号機はショートタイプなので、これより6m低くなり、全長は57mだ。ただ、これでもH-IIBの56mよりは少し高く、日本最大という点は変わらない。 H3ロケット初号機の構成。フェアリングはショートタイプだ なお直径は、H-IIAが4. 0m、H-IIBが5. 2m(第1段)だった。H3はH-IIBと同じとなるが、第2段も同じ太さで、くびれは無い点が異なる。H-IIBのくびれはロケットファンに人気が高く、この点だけは残念に思っている人も多いかもしれない(筆者もだ)。 そのため実際に機体を見てみると、第2段がかなり大きくなった印象を受ける。外側から見えるのは液体水素タンクの部分であるが、直径が大きくなった分、全体的に平べったく見えるものの、タンクの容量はH-IIAの1.

'''衛星画像の「影除去」から解析まで オンリーワンのAI・ディープラーニング技術 株式会社Ridge-i 柳原 尚史''' 災害発生時に「緊急で発生箇所を知る」ことができれば、その後の対応に大きな力になります。2019年にJAXAからの委託により、光学衛星画像からディープラーニングを活用した解析により、土砂崩れ箇所を自動で検出する技術を開発し、 第4回宇宙開発利用大賞 で経済産業大臣賞を受賞した 株式会社Ridge-i(リッジアイ) 。広域を1分前後で高速解析し、約80パーセントの高精度検出が実現しました。熟練の検査員が目視で行っていた作業を自動化、高速化するとその先にどんな世界が開けるのか。代表取締役社長の柳原尚史さんに伺いました。 --災害箇所の検出を広域で1分前後、そして80パーセントの高精度で検出することができたとのことですが、広域というのはどのぐらいの広さですか?