導入事例

Introduction Case
DeepLearning BOX/Alphaが海洋ゴミ問題の解決を後押し
海洋研究開発機構 付加価値情報創生部門 様海洋研究開発機構の松岡氏と日髙氏は、世界レベルで深刻な問題となっている海洋ゴミの研究に挑んでいる。この研究で重要なポイントとなるのが、GPUを利用したAIの学習と画像解 析。最新アーキテクチャの高性能GPUを搭載する「DeepLearning BOX/Alpha」
が、これらの作業を強力にバックアップする。

神奈川県横須賀市に本部を置く国立研究は自身のAI研究をベースとしたオンライン開発法人海洋研究開発機構（Japan Agency

コンペティションを開催し、日本中のAI技

for Marine-Earth Science and Technology：術者や研究者に参加してもらいました。こJAMSTEC）は、「新たな科学技術で海洋立国れらの活動が注目を集めたのか、現在はAI日本の実現を支え、国民、人間社会、そしが活用できそうな多彩な研究プロジェクトて地球の持続的発展・維持に貢献する」
ことをから声をかけてもらっています」（松岡氏）

使命に掲げる海洋科学技術の総合研究機関。

その松岡氏の下、ともにAIの研究開発「地球環境変動の統合的理解とその予測」「地に携わっているのが2019年に入職した日

球内部ダイナミクスの統一像の構築と地震・髙弥子氏。日髙氏は、学生時代は深海性津波の防災研究」「生命の進化と海洋地球生のクラゲ類をメインとする生物分類学の研命史」「資源研究・海洋地球生命工学の新たな究に没頭してきたが、その研究の中でAI展開」を長期ビジョンにおける課題として設を活用した画像解析の重要性に着目。
「生定し、さまざまな研究開発に取り組んでいる。

物×AI」に大きな可能性を感じたことから、

JAMSTECにおいて、人工知能（AI）の研JAMSTECでAIの研究開発を手掛けるよう海洋研究開発機構
付加価値情報創生部門
副主任研究員
松岡大祐氏

海洋研究開発機構
付加価値情報創生部門
日髙弥子氏

地球シミュレータが収められている横浜研究所の外観究開発を一手に引き受けているのが、付加になった経緯がある。

価値情報創生部門にある組織の1つ「情報「クラゲなどの脆弱な深海生物の生態は、ゴミとして海に流出してしまう原因にもなっエンジニアリングプログラム（IEP）」である。

基本的に深海探査機などで撮影された動画ている。さらに、海岸に多くのゴミがたまっそのIEPに所属する副主任研究員の松岡大や静止画からでしか情報が得られません。そてしまうとダイレクトに景観を損ねるため、祐氏は、世界有数の性能を誇るJAMSTECのため、これまではその動画や静止画を目観光業やそのための清掃作業などにも大きのスーパーコンピュータシステム「地球シ視で確認し、地道に情報の種を見つけるしく影響する点も見逃せないポイントだ。

ミュレータ」から得られたシミュレーションか方法がありませんでした。私自身、この作

そこで松岡氏と日髙氏は、研究の第一歩結果をCGで可視化する研究に長年携わっ業には本当に苦労してきただけに『どうにかとして「海岸にあるゴミの分類と数値化」をてきた一方で、近年はAIや画像認識などをして自動化できないか』と痛感し、AIの技術実現させるための技術開発を2019年からス用いた地球規模の流体現象の検出や予測手を身につけたいと思ったわけです」（日髙氏）

タート。この技術の確立によって「清掃コス法を研究。2020年には、気象ビッグデー
タとAIで発生前の台風を高精度に検出する研究論文が地球惑星科学分野の学術論文

サイズの大きい画像も解析できる
優れた性能に確かな手ごたえトなどの見積りに役立つとともに、海岸のゴミが海へ流出していく行程やその科学的な理解にも大きく貢献する」と日髙氏は説明する。

誌「Progress in Earth and Planetary Science

現在、松岡氏と日髙氏がメインの研究内（PEPS）」のPEPS Most Downloaded Paper

容として取り組んでいるのは、AIによる画像画像解析する手法を取っており、具体的Award 2020を受賞するなど、世界的にも処理技術を利用した「海洋ゴミの自動検出」には「セマンティック・セグメンテーション」評価される成果を上げてきた。

である。そもそも、海洋ゴミの増加は世界という技術が用いられている。このセマン

この研究では、海岸の写真データをAIで「JAMSTECには情報系の研究者や技術者レベルの深刻な問題となっており、その対ティック・セグメンテーションでは、AIが画が少なかったことから、以前はAIの研究が応には行政も頭を悩ませている状況にある。

像に写っているそれぞれの物体の種類を識あまり進んでいませんでした。そこで私は、また、海岸にあるプラスチックゴミは日光に別するとともに、輪郭までも解析して細かさまざまな分野の人を集めて2016年にAIよる劣化や波などの影響で破砕化するため、く領域分けすることが可能。
将来的には、「海の勉強会を立ち上げたほか、2018年秋に最終的に回収が難しいマイクロプラスチック岸全体に対するゴミの被覆面積などを算出する」（日髙氏）ような技術の研究開発にもつ

月に第三世代から更新されたが、第四世代なげていく予定だ。にして初めてGPUノードが搭載されること「現在は『人工漂着物』や『自然物』、あるとなった。その際に採用されたのがNVIDIA

いは『空』や『海』などの8種類に分類し、そRTX A6000と同じNVIDIA Ampereアーキテ

れぞれに色分けして領域を推定できるAIをクチャの最上位機種「NVIDIA A100」である開発しています。ディープラーニングの応（GPUノードは2021年6月から稼働開始）。

用に長けた技術者である同僚の杉山大祐氏

そこで松岡氏は「NVIDIA Ampereアーキテクの尽力のおかげで、現状での正解率は約8チャGPUの性能や使い勝手を、地球シミュ割とかなり高い精度まで上がってきており、レータで利用する前にチェックしておきた領域の推定もかなり細かい部分まで検出でい」と考えたことも、理由の1つに挙げられる。

きるようになってきました。なお、今回のまた、地球シミュレータは非常に優れた性研究で使用した写真データは約3500枚。

能を有するスパコンだが、JAMSTEC全体で約2800枚をAIの学習（ディープラーニング）利用するため、必ずしも「自分の希望するタに利用し、残り約700枚で画像解析のテスイミングや性能で利用できるわけではない」

トを実施しました」（日髙氏）（松岡氏）という悩みがある。しかし、今回のこのAIの学習や画像解析において、必要DeepLearning BOX/Alphaは自分たちのため不可欠となるのがGPUである。松岡氏はに導入した専用GPUマシンであることから、セマンティック・セグメンテーションによる分類イメージ導入したDeepLearning
BOX/Alphaディープラーニングや画像解析の研究にお制限されることなく利用する点は大きなメ

多くの人に海洋ゴミの現状を知ってもらういて「GPUは切っても切れない存在」と考えリット。高性能なGPUを搭載するマシンがきっかけとなるだろう。さらに、このシステており、2010年頃からCG・可視化研究に自分の手元にあるという「安心感」の観点か

ムは膨大な画像データの蓄積にも貢献できGPUを利用してきたほか、2015年頃かららも、松岡氏はその価値を高く評価する。

ることから、「継続的なAI開発やモニタリンはディープラーニングにもGPUを利用してそのほか、松岡氏はDeepLearning BOX/きた。そのような背景とともに、研究者とAlphaの「使い勝手に良さ」を、魅力の1つと一方で「NVIDIA Jetson」のような組込みAIして「可能な限り最新かつ快適なGPU環境して挙げる。というのも、これまでの研究エッジシステムにも注目しており、監視カを導入したい」という思いから、2021年2では日髙氏がメインでDeepLearning BOX/

メラと組み合わせた現場観察ツールとして月に最新のNVIDIA AmpereアーキテクチャAlphaを利用してきたが、少し前から作業をの利用や、学生向けのAI学習ツールとしてを採用したGPU「NVIDIA RTX A6000」を搭サポートしてくれる大学院生も利用するようの活用などにも期待している。海洋ゴミのグにも役立てたい」と日髙氏は構想する。

載するEPYC搭載ディープラーニングマシになったとのこと。スーパーコンピュータの研究にとどまらず、多彩な取り組みに携わっン「DeepLearning BOX/Alpha」を、専用マような大型計算機を利用する場合、通常でていくことで「AIのすそ野を広げるとともに、シンとして導入した。

あれば事前にスクリプトなどを用意する必要若い人材の育成などにつなげたていきたい」

その結果、従来のGPUマシンでは画像サがあるため何かと面倒な作業が必要となるの（日髙氏）という思いだ。

イズが800×600ピクセル程度でないと解析だが、DeepLearning BOX/Alphaは1台で作作業を上手く実行できなかったのに対して、業が完結することから学生でも扱いやすく、

DeepLearning BOX/Alphaでは1600×1200「学生がAI研究のきっかけとして扱う機材とピクセルでも実行可能になったとのこと。

しても優れている」と松岡氏は実感している。

元々、セマンティック・セグメンテーションは最後に今後の展望について聞くと、日髙

大きな負荷のかかる処理なだけに、画像サイ氏はさまざまなビジョンを持っているよう

ズを大きくしても「手元のマシンでしっかり対だ。1つは、現在研究中のAIによる画像解応できるのはとても魅力的」と、松岡氏はその析技術の「アプリ化」。将来的には「スマート優れた性能に確かな手ごたえを感じている。

フォンなどでの利用を可能にしたい」と考え

海洋研究開発機構 付加価値情報創生部門の使用モデル
DeepLearning BOX/Alpha

NVIDIA AmpereアーキテクチャのGPU「NVIDIARTX A6000」と水冷の第二世代AMD EPYCプ
ロセッサを搭載したDeeplearningモデル。GPUは複数枚の搭載が可能で、メモリは8チャンネルまで対応する。
また、ストレージはNVMeを標準搭載するほか、ECC RegisterdメモリやIPMIも標準採用する。ており、例えば海岸を訪れた住民や観光客AIの画像解析をアプリ化して海洋ゴミ問題を知るきっかけにがスマホで海岸の写真を撮ると、その場で松岡氏がDeepLearning BOX/Alphaを導わかる」（日髙氏）というシステムを想定。実入した理由は、他にもいくつかある。例えば、装には「アプリの継続利用を促す機能や施JAMSTECの地球シミュレータは2021年3策」などが必要となってくるが、実現すればすぐに「その海岸の綺麗さ（＝汚れ具合）が株式会社ジーデップ・アドバンス〒105-0014

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