| 研究課題/領域番号 |
19K15260
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分25030:防災工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | インテリジェントエマージェンシーマネジメント / 都市のためのビッグデータ / System Integration / Visualization System / 緊急時の対応 / Disaster response |
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| 研究開始時の研究の概要 |
This research has sought to conceptualize and develop a hybrid relief distribution optimization method by integrating the multi-source crowdsourcing datasets and exploring detection, prediction, and optimization algorithms.
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| 研究成果の概要 |
この研究では、マルチソースのクラウドソーシングデータセットを統合し、検出、予測、および最適化アルゴリズムを調査することにより、ハイブリッドレリーフ分布最適化手法を概念化および開発しようとしています。 膨大な量の異種の非構造化データセットに基づいて、このメソッドは救援需要を検出および予測し、救援配布計画をリアルタイムで最適化することができます。 さらに、このプロジェクトの支援を受けて、最新のビッグデータ、人工知能、通信技術を活用して自然および社会の変化を感知、理解、予測するためのSmallWorldAIを開発しました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
データ収集、ネットワーク伝送、およびコラボレーションテクノロジーが洗練されたことで、現実世界のシナリオを推定、予測、およびデジタル複製する必要性がかつてないほど高まっています。 特に災害対応では、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、このプロジェクトの支援を受けて、SmallWorldAIシステムを開発しました。 Small World AIは、災害対応の脅威と影響を推定する上で重要な役割を果たし、意思決定をさらに支援してきました。
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