Development of Artificial Intelligence Technology for Generating Human Mobility Trajectories in Rare Cases such as Disasters Using Transfer Learning

• Project/Area Number: 25K08191
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Kanazawa Gakuin University
• Principal Investigator: 石川 温 金沢学院大学, 情報工学部, 教授 (90308627)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤本 祥二 金沢学院大学, 情報工学部, 教授 (10756026)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2027: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
• Keywords: 計算社会科学

Outline of Research at the Start

地震やテロなどのレアイベント発生時における人命被害の最小化には、人々の現実に近い避難行動を再現可能なシミュレーション技術が不可欠である。従来のエージェントベースモデルでは多様な移動の再現に限界があるため、本研究では移動軌跡と自然言語の構造的類似性に着目し、Transformerを用いた深層学習により、リアルな人流生成を行う新手法を提案する。平時データによる基本モデルと、レアイベント時の転移学習により、災害発生地域や未経験地域でも現実的な移動軌跡生成を可能にし、防災や都市計画に資する基盤を構築する。