地球と人工知能を繋ぐ光ファイバーセンサー

図5に野外実験の結果を示す。図5（a）はRAWデータである。縦軸はセグメント数，横軸は距離，画像の色は瞬時位相を示している。図5（b）は，RAWデータをPIXART-Σの初期ノイズとして利用して生成した画像である。図5（c）は，図5（b）の一部の拡大図である。図5（d）は温度分布である。縦軸は時間であり，横軸は距離である。同様に，10分後のデータを図5（e−h）に示す。20分後のデータを図5（i−l）に示す。図5（c）と図5（g）と図5（k）とを比較すると，時間の経過に対して苔が光っている状態，苔が光っていない状態，苔がやや光っている状態と変化していることが分かる。また，図5（d）と図5（h）と図5（l）より，時間と共に温度変化が生じていることが分かる。野外施設が受ける物理情報の画像化に成功した。

図6にRAWデータと生成画像から計算した野外生成画像のハースト指数の時系列データを示す。図6（a）は図5（a）（e）（i）および図5（b）（f）（j）に対応したグラフである。生成画像のハースト指数の平均は1.0（相関）である。RAWデータのハースト指数の平均は，0.7である。図6（b）は測定時間を110分まで測定した場合である。両グラフにおいて，生成画像のハースト指数の平均は1.0（相関）であり，RAWデータのハースト指数の平均は，0.7である。生成画像のハースト指数はRAWデータの1.43倍であり，野外であっても長時間においても連続性が保持されていることが示された。