物理とデータ科学の統合手法による都市域観測ビッグデータからの災害解析

• Project/Area Number: 23K26350
• Project/Area Number (Other): 23H01656 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
• Research Institution: University of Yamanashi
• Principal Investigator: 宮本 崇 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (30637989)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,460,000 (Direct Cost: ¥14,200,000、Indirect Cost: ¥4,260,000); Fiscal Year 2026: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2025: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2024: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2023: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
• Keywords: 衛星データ解析 / マルチモーダルデータ / 災害被害検知 / ハイブリッドモデル

Outline of Research at the Start

人工衛星による撮影画像を人工知能によって分析する技術は，災害被害を検知するための有力な手法である一方で，上空からは観測できない被害があることや，人工知能の有するブラックボックス性は手法上の本質的な限界として現れていた．このような限界を打破することを目的として，本研究では多種多様なデータを解析する人工知能と人間の有する演繹的知見が協調・融合しながら災害被害検知を行う手法を確立する．