資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | AI 技術を用いた深海における環境影響評価手法を考案－物体検出モデルにより画像から懸濁粒子数を自動計測－ |
| 論文題名(英語) | A method for assessing environmental impact in the deep sea using AI technology has been devised |
| 資料名 | GSJ地質ニュース |
| 資料名(英語) | GSJ Chishitsu News |
| 著者 | 齋藤 直輝, Travis WASHBURN, 鈴木 淳 |
| 著者(英語) | SAITO Naoki, Travis WASHBURN, SUZUKI Atsushi |
| 巻 | 12 |
| 号 | 11 |
| 頁 | 305-309 |
| 発行年 | 2023 |
| 発行者 | 産業技術総合研究所地質調査総合センター |
| 発行者(英語) | Geological Survey of Japan, AIST |
| 論文の言語区分 | 日本語 (Japanese) |
| ISSN | 21866287 |
| キーワード | 深海底, 深海環境, 海洋鉱物資源, 希少金属, 資源開発, 環境影響評価, 懸濁粒子, AI（人工知能）, 深層学習, 物体検出 |
| リンク | 地質調査総合センター |
| ID | 300034198 |