| Project/Area Number |
21H05001
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (S)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Broad Section C
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
越村 俊一 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (50360847)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江川 新一 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (00270679)
久保 達彦 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (00446121)
近藤 久禎 独立行政法人国立病院機構本部(総合研究センター), その他, DMAT事務局次長 (20332348)
マス エリック 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (30648374)
小林 広明 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (40205480)
金谷 泰宏 東海大学, 医学部, 教授 (40506317)
太田 雄策 東北大学, 理学研究科, 准教授 (50451513)
市川 学 芝浦工業大学, システム理工学部, 教授 (60553873)
柴崎 亮介 麗澤大学, 未登録, 教授 (70206126)
佐々木 宏之 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (90625097)
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| Project Period (FY) |
2021-07-05 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥188,630,000 (Direct Cost: ¥145,100,000、Indirect Cost: ¥43,530,000)
Fiscal Year 2024: ¥36,790,000 (Direct Cost: ¥28,300,000、Indirect Cost: ¥8,490,000)
Fiscal Year 2023: ¥36,270,000 (Direct Cost: ¥27,900,000、Indirect Cost: ¥8,370,000)
Fiscal Year 2022: ¥37,180,000 (Direct Cost: ¥28,600,000、Indirect Cost: ¥8,580,000)
Fiscal Year 2021: ¥42,120,000 (Direct Cost: ¥32,400,000、Indirect Cost: ¥9,720,000)
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| Keywords | デジタルツイン / 津波 / 災害医療 / ジオインフォマティクス / シミュレーション / 津波災害 / ジオンフィマティクス / マルチエージェントシミュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
リアルタイムシミュレーション，センシングの融合による広域被害把握，被災地内外の人の移動と社会動態把握，医療需要および被災地の医療活動状況を入力としたマルチエージェントシミュレーションで構成する仮想世界でのwhat-ifの分析を通じて，物理世界となる被災地での災害医療チームの活動を支援するための「災害医療デジタルツイン」を構築する．災害医療の最前線で活動する研究者との協働を通じて，南海トラフ連続地震により連続して来襲する津波のリスク下において，医療システムの一部の機能が一定期間低下しても，被災地内外の災害医療の機能を速やかに回復できる医療レジリエンスの再構築を先導する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究実施計画で設定した課題に対する実績を以下の通り記述する．
本研究の核となるリアルタイム津波浸水被害予測技術の開発については，その予測範囲を我が国太平洋岸全域と日本海北部沿岸に拡張できた（2023年3月時点）．内閣府の総合防災情報システムの機能として稼働しており，2022年3月の福島県沖地震で初めて実際の津波予測に成功した．次に，南海トラフの連続地震（割れ残り域の破壊）を想定し，666ケースのシナリオ地震による津波浸水予測のデータベースの作成に着手した．
リモートセンシングによる広域被害把握について，様々な機械学習法を適用した方法論の確立に取り組んだ．特に合成開口レーダと標高データの統合解析にスパースモデリングを導入し，洪水時の浸水深を直接計測できる手法の開発に取り組んだ．
モバイルデバイスからの大量の位置情報から社会動態を把握・予測する研究は，平時の移動パターンの解明，移動時間の予測，大規模イベント時の移動予測，データ学習・予測の枠組み構築を実現できた．
災害医療のマルチエージェントシステムの構築に着手した．まず，被災地における医療活動（捜索，治療，搬送）のエージェントシミュレーションのモデルを開発し，東日本大震災における医療活動との検証を行った．
災害医療デジタルツインの構築に向けて，津波浸水予測データ，社会基盤データ，リアルタイム人口統計データ，医療機関データ，道路ネットワークデータの整備とデータ容量調査を踏まえ，必要な計算リソースやハードウェアの検討を行った．災害医療チームは，災害医療デジタルツインの仮想世界でのエージェントの役割を形式知化するための医療活動情報の蓄積に取り組んだ．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画に対して順調に成果の蓄積が進んでいる．世界初のスーパーコンピューターの災害時運用によるリアルタイム津波浸水被害予測技術を核に，「デジタルツイン」という新しい概念を導入している．デジタルツインに関連した理学・工学・医学の連携研究は世界でも類がなく，研究成果の国際的な波及力も高い．得られた成果をすぐに社会に活用できる体制を構築している．国や自治体，民間事業者との産官学連携も推進し，実践的な研究成果を創出している．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画どおり，理学・工学・医学の連携を更に強化し，最終目標である災害医療デジタルツインの構築と活用に向けて，要素技術の統合を図る．
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| Assessment Rating |
Interim Assessment Comments (Rating)
A: In light of the aim of introducing the research area into the research categories, the expected progress has been made in research.
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