AIが解く世界の難問 · 地球・気候科学 · arXiv · 2026-10-23
自律型水中ビークルによるプランクトン分類器の頑健性検証
原題: Robustness Verification of an Autonomous Underwater Vehicle-based Plankton Classifier
海洋の浮遊生物を自律型水中ビークル（AUV）で撮像して分類するAIは、環境ノイズや非生物的なアーティファクトによって誤分類が起きやすく、生物学者による手作業の確認が必要になっていた。本研究は到達可能性解析に基づく頑健性検証の枠組みを提案し、SilCam粒子撮像装置の高解像度画像を用いる連続時間のニューラル常微分方程式（neural ODE）分類モデルに適用した。環境摂動に対するモデルの頑健性を形式的に検証した結果、曖昧なデータに対する安定性を形式的に保証する自動フィルタとして機能し、自律サンプリングの信頼性向上と後処理の負担軽減につながるとされている。