AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「水中メタバース」って論文を持ってきまして、何だか大袈裟な言葉に思えるのですが、実際どういう価値があるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず結論を簡単にいいますと、水中メタバースは「現実の海をデジタルで忠実に再現し、調査や保存、教育に役立てる新しいプラットフォーム」だと理解すれば良いんですよ。
それは便利に聞こえますが、現場導入で心配なのは費用対効果です。投資しても現場が使いこなせるのか、どんなインフラが必要なのか教えてください。
素晴らしい視点ですね。要点は三つです。第一にデータ取得の方法、第二に通信と処理の仕組み、第三に現場運用の負担です。順に、現場の負担を最小化するために無人機（Autonomous Underwater Vehicle (AUV) 自律型水中航行体）や光学センサーを活用する方法が本論文で提案されていますよ。
AUVは聞いたことがありますが、光学センサーって海の中でも本当に使えるのですか。濁っていたら見えないのではないですか。
素晴らしい着眼点ですね！確かに水中環境は光の透過が制約されます。そこで重要なのが光学センシング（Optical Perception 光学センシング）と音響イメージング（Underwater Acoustic Imaging 音響イメージング）を組み合わせるハイブリッド設計です。光が効く範囲は高解像度、届かない範囲は音で補完する、という棲み分けをするわけです。
なるほど。これって要するに、良いところは光で細かく記録して、遠くや濁ったところは音で補うということですか？
その通りです！素晴らしい要約ですね。加えて、本論文はこれらのセンサーデータを統合し、現実の海をデジタルツイン（Digital Twin デジタルツイン）として再現するための処理と通信設計を示しています。処理は現場での前処理とクラウドでの高精度レンダリングを組み合わせる設計です。
クラウドに上げるのはうちの現場でも抵抗があるのですが、データ量が膨大ではありませんか。通信や保存のコストが心配です。
素晴らしい問題提起ですね。ここでも三点を意識します。第一に現場での圧縮・特徴抽出によるデータ削減、第二に重要情報のみを送る優先送信設計、第三に必要に応じたオンプレミス保管です。つまり全てクラウド一辺倒ではなく、コストと安全性を両立する設計が可能です。
理論は分かりました。最後に現場に導入した場合、うちの現場の人間が使えるものになるのでしょうか。操作負担を抑えられるなら投資を検討したいのです。
素晴らしい着眼点ですね。実運用ではユーザーインターフェースを現場目線で設計し、操作は最低限にすることが鍵です。本論文でも自動化と生成的レンダリングを用いて視覚的な操作負担を低減する点を示しています。要は現場は計測機器を配置するだけで、あとは自動でデジタルツインが更新される形にできますよ。
分かりました。自分の理解で整理しますと、まず光と音を組み合わせて海の情報を集め、重要なデータだけを現場で絞って送る。クラウドやオンプレで高精度に再現して、現場の操作は極力減らすということですね。これなら検討できます。
