Real-time AI-based Predictive Model for Assessing Landslide Risk during Heavy Rainfalls

Research Project

Project/Area Number	24K07992
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
Research Institution	Osaka Sangyo University
Principal Investigator	小田和広大阪産業大学, 工学部, 教授 (00185597)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	デジタルツイン / 斜面災害 / 強化学習 / 豪雨 / 現地計測
Outline of Research at the Start	毎年，豪雨による斜面災害は全国的に多数発生している．特に近年では，地球温暖化により，降雨強度が増大すると予想されていることから斜面災害の発生は今よりも増加すると考えられている．したがって，斜面災害に対する防災は喫緊の課題である．本研究の目的は，人工知能技術を適用し，斜面防災に資するために，斜面災害に対する危険度をリアルタイムで精度良く予測することの出来るモデルを提案することである