ConvLSTMとは

convlstmは2015年頃に発表されたCNNとLSTMを組み合わせたモデルです。CNNは画像認識、LSTMは言語学習とかの分野で人気ですかね（間違っていたらすいません）。ConvLSTMは時系列の画像データの機械学習によく用いられます。

ここ数年で気象学や海洋系の研究に用いられているのをよく目にします。高い精度ではないですが、従来の手法よりも良い精度で予測できる結果を示した論文もちょこちょこ出ていますね。

Python, Keras

convlstmの初歩的なモデルは、pythonのkerasで実装できます。計算にはGPUを使うのが一般的な様です。所有していない場合は、大きなデータ量でなければ無料でGoogle Colabでも使用することができます。

kerasとtensorflowが提供しているがconvlstmチュートリアルをやってみるのがおすすめです。損失関数やパラメータを自分で変えてみて試してみると面白いと思います。

降雨の直前予測

私（tsugumi7878, 北大ローコードメンバー）が大学でおこなっている研究です。観測データから降雨の時系列画像を作成して、convlstmに学習させています。精度はまったくダメダメで面白いです。これからどれくらい精度を高めることができるか、楽しみです。

コードはgithubにあげています。pythonをガッツリ始めたのは去年の5月頃からなのでスパゲッティコードなのはご了承ください。ここ間違ってるよとかご指摘されると喜びます。そろそろクラス化しないとなあ…。

研究で使っているConvLSTMのコード