2021 Fiscal Year Annual Research Report
A real-time optimization for disaster-relief distribution in heterogeneous crowdsourcing
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19K15260
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
張 浩然 東京大学, 空間情報科学研究センター, 客員研究員 (40837457)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | System Integration / Visualization System |
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| Outline of Annual Research Achievements |
データ収集と最適化技術の開発が完了したので、今年度は実際のシナリオをデジタルで複製する必要があります。災害対応では、デジタルの世界により、人々と政府は災害の影響をすばやく理解し、複雑で変化する環境での緊急対応の有効性、柔軟性、包括性を維持できます。そのため、最新のビッグデータ、提案された最適化アルゴリズム、通信技術を活用して自然および社会の変化を予測するためのSmallWorldAIを開発しました。 Small World AIは、日本のCOVID-19の状況についての洞察も提供しています。 SWAIは、社会的なフットフォールの傾向を分析して、フットフォールの予測を提供し、さまざまなシナリオの将来のシナリオを迅速に予測します。さらに、大規模な地理位置データセットを視覚的に探索するための高性能Webベースアプリケーションである3D urbanMOBシステム（Small World AI Visualizationサブシステム）も開発しました。その最も重要な機能は、データをビデオとして視覚化する機能です。
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Research Products
(1 results)
