天然水素地形識別のための拡散モデルによるデータ拡張

抄録

本研究では，拡散モデルを利用したデータ拡張による，天然水素地形検出の精度改善を目的とする．自然界で生成される天然水素は，将来の水素供給源として期待されている．その漏出がある地形を検出することは天然水素開発において重要である．ただし，水素地形の発見が目標であることからもわかるように，大量の水素地形画像を学習用に入手することは本質的に困難である．そこで，拡散モデルを用いて疑似水素地形画像を生成する．それらを用いて深層ニューラルネットワークを学習し，識別モデルを構築する．