東北大学大気海洋変動観測研究センター、東京大学大気海洋研究所、千葉大学環境リモートセンシング研究センター、名古屋大学宇宙地球環境研究所が連携して推進しています「地球気候系の診断に関わるバーチャルラボラトリーの形成」の一環として、3/1〜2の２日間に渡り講習会を開催し、さまざまな大学や研究機関から40名を超える参加者を迎える事ができました。

1日目の午前中は、極地圏の後藤様に大気中における二酸化炭素の排出・吸収の循環について、気象研の藤田様と石島様に二酸化炭素濃度の測定手法や天気予報で用いられる大気モデルについて、本研究室から早坂先生に衛星地球観測の歴史から未来までの興味深い講義をしていただきました。

1日目の午後から2日目を通してPythonを使った深層学習の実習を行ないました。内容は、地球観測衛星の観測データから雲の特性を深層学習によって求め、雲特性の推定と雲の識別を、それぞれ回帰と２値分類の問題として、教師あり深層学習モデルを作成し、変分自己符号化器 (Variational Autoencoder; VAE) を用いた雲画像のモデリングを教師なし学習を行ないました。

講習後にアンケートを実施したところ、参加者のほとんどが講習の内容に対して満足しており、初めての深層学習が面白かったや今後の研究に活用することができそうなどポジティブな意見を多くいただきました。

講習の内容はホームページにアップロードされていますので、当日参加できなかった方もこちらからデータをダウンロードできます。

http://caos-vl.geophys.tohoku.ac.jp/vl_202303/vl_202303.html

ご興味がある方はアクセスしてみてください。（教材資料のpdfファイルのpwは「vl2023@tohoku」になります）