NECは、防衛装備庁 防衛イノベーション科学技術研究所が実施する「革新型ブレークスルー研究」(注1)において、デュアルユースを視野に入れた「自己教師あり学習による水中音響基盤モデルに関わる研究委託(その1)」を受注し、研究を開始しました。NECは本基盤モデルについて、2027年度までの構築を目指します。

本研究は、膨大な水中音響データを学習し、世界をリードする水中音響に関する基盤モデルを構築するものです。これにより、大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)のような汎用的な生成AIを、水中音響の領域で実現することを目指します。
本基盤モデルを活用することで、これまで困難だった海中の事象をより的確・迅速に把握できるようになり、海のデジタルツインの構築を可能とします。これにより防衛用途だけでなく、海洋生物・資源の探査や環境モニタリングといった既知の応用領域や、高精度な地震予測など現時点では想像し得ない様々な活用可能性が拓かれることが期待されます。

地球表面の70%以上を占める海には多くの謎が残されており、海洋生物や資源の探査、海底で発生する事象の予測など、持続的な利活用に向けた取り組みが進んでいます。海中では光や電波がほとんど届かないため、音波を用いた幅広い観測や認識が有効です。水中の音波はソーナーやハイドロホンを用いて水中音響データとして取得され、熟練の専門家により高度な信号処理技術と豊富な知見を駆使して解析されます。しかし、膨大なデータの解析には長い時間と集中力を要し、精度にも限界があることが課題となっています。

言語の基盤モデルの開発が世界中で進む一方、水中音響に関する汎用的な基盤モデルはほとんど実現されておらず、特定の用途や業務に特化したAIモデルの開発にとどまっています。従来のAIモデルは大量の「正解データ」を必要とするため、少量の正解データしか集めることのできない用途や業務には適用が困難でした。特に、水中音響領域では正解データの収集が難しく、大規模なAIモデルの構築は困難です。
NECは、90年以上にわたるソーナー技術の開発実績に加え、他社に先駆けて提供開始したNEC開発のAIコア技術「cotomi」(注2)で培った大規模学習技術のノウハウや、正解データの無い大量のデータを活用可能な自己教師あり学習を用いたAI技術を利用し、汎用的な水中音響基盤モデルを開発します。学習に用いる大規模な水中音響データは、官民連携により収集します。

NECは本基盤モデルについて、防衛イノベーション科学技術研究所と開発を進めて有効性を実証し、2027年度までの構築を目指します。
今後も海中の高精度な可視化と理解促進に向けた研究開発を推進していくとともに、本基盤モデルの社会実装を通じて防衛力強化と海洋産業の発展の両面に貢献しデュアルユースを加速することで、安全・安心で持続可能な社会の実現に貢献していきます。

• (注1)

  防衛装備庁が実施する、これまでの延長ではない、防衛力を抜本的に強化する又は社会のあり方を変えるような革新的、画期的な機能・技術を創出するため、防衛省外から採用されたプログラムマネージャの柔軟な発想の下で行う研究。

• (注2)