海洋研究開発機構 熱帯低気圧(台風等)検出アルゴリズム作成
国立研究開発法人 海洋研究開発機構
  • Closing: Oct. 26, 2018(49 days left)
  • 486 entries / 73 competitors
  • 総額¥1,000,000相当の賞品

背景

台風やハリケーンなどの大型の熱帯低気圧は人間生活、農業、林業、漁業、インフラに対して甚大な被害をもたらします。熱帯低気圧の発生をできる限り早く予測することは非常に重要な課題です。ところが、発生前の熱帯低気圧(熱帯低気圧のタマゴ)は専門家でさえも正しく識別するのは難しく、熱帯低気圧の発生予測を精度よく行うのは難しいのが現状です。

今回は海洋研究開発機構が提供する雲解像気象モデルNICAM [1], [2], [3]によって生成された1984年から2000年の合計17年分の大気シミュレーションデータ(画像化されたデータ)を用いて熱帯低気圧とそのタマゴを検出するアルゴリズムの作成に挑戦していただきます。 

※ NICAMは海洋研究開発機構、東京大学、理化学研究所によって共同開発されました。
※※ 本データは文部科学省のHPCI戦略プログラム分野3「防災・減災に資する地球変動予測」のもと、理化学研究所のスーパーコンピュータ「京」を利用して得られたものです(課題番号:hp120279,hp130010,hp140219)。

タスク説明

パッチ画像に対してそれが熱帯低気圧またはそのタマゴを含むか否かを判別していただきます。



懸賞

1位 NVIDIA賞:NVIDIA TITAN V    ※1

2位 GDEP賞:GeForce RTX 2080 Ti    ※2

3位 アーク情報システム賞:ELSA GeForce GTX 1080 Ti 11GB ST    ※3

4位 CRAY賞:GoPro HERO6    ※4

※1 エヌビディア合同会社より提供
※2 GDEPソリューションズ株式会社株式会社GDEPアドバンスより提供
※3 (株)アーク情報システムより提供
※4 クレイ・ジャパン・インクより提供


データ説明

画像:64px×64pxのグレースケールパッチ画像

  水平解像度:14 km

学習用画像データ:2,244,223枚(1984年~1998年の15年分)

  正例:71,779枚
  負例:2,172,444枚

評価用画像データ:299,135枚(1999年~2000年の2年分)

参考文献

[1] C. Kodama, Y. Yamada, A. T. Noda, K. Kikuchi, Y. Kajikawa, T. Nasuno, T. Tomita, T. Yamaura, H. G. Takahashi, M. Hara, Y. Kawatani, M. Satoh, and M. Sugi “A 20-year climatology of a NICAM AMIPtype simulation,” Journal of the Meteorological Society of Japan, vol. 93, no. 4, pp. 393–424, 2015.

[2] H. Tomita, and M. Satoh, “A new dynamical framework of nonhydrostatic global modeling using the icosahedral grid,” Fluid Dynamics, vol. 1, no. 8, pp. 357–400, 2004. 

[3]M. Satoh, H. Tomita, H. Yashiro, H. Miura, C. Kodama, T. Seiki, A. T. Noda, Y. Yamada, D. Goto, M. Sawada, T. Miyoshi, Y. Niwa, M. Hara, T. Ohno, S. Iga, T. Arakawa, T. Inoue, and H. Kubokawa, “The Non-hydrostatic icosahedral atmospheric model: Description and development,” Progress in Earth and Planetary Science, vol. 1, pp. 1–32, 2014.