| Project/Area Number |
24H00364
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
廣井 悠 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (50456141)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 進吾 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 災害過程研究部門, 主任研究員 (30443568)
坂平 文博 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (70578129)
永松 伸吾 関西大学, 社会安全学部, 教授 (90335331)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥37,570,000 (Direct Cost: ¥28,900,000、Indirect Cost: ¥8,670,000)
Fiscal Year 2025: ¥10,400,000 (Direct Cost: ¥8,000,000、Indirect Cost: ¥2,400,000)
Fiscal Year 2024: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
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| Keywords | 災害対応 / AI / リアルタイム / cascading disaster |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は現実の災害対応を最適化する基盤技術を開発し「巨大災害時に発生しうる現象を先回りで予測し，効果的で素早い災害対応を実現する社会」を可能にする．具体的には災害発生時，発災直後に得られた断片的なデータを手掛かりとしながら，事前にAIで作成された膨大な因果データベースを用いて将来に発生しうる災害現象を予測し，最適な対応を提示する．これにより，発災直後にリアルタイムで将来に発生する災害現象の予測を行い，その結果を用いて最適な災害対応の提示を可能とする「データ駆動型災害対応」技術が確立される．
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