研究課題/領域番号 |
20K21052
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研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
西田 佳史 東京工業大学, 工学院, 教授 (60357712)
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研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2020年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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キーワード | 免疫学 / 機械学習 / 安全工学 / 小児安全 / 傷害予防 / 状況認識 / 行動モデル / 疫学 / 免疫情報学 / リスクマネジメント / データマイニング / テキストマイニング / 保育安全 |
研究開始時の研究の概要 |
日々出現する多様な危険源にうまく対応している生体機能に免疫がある。本研究の目的は、病原体に対して免疫が持っている「抗原の多様性に対する予防機能の特異性」を情報学の観点から再現し、生活環境下の致死性状況の対応へと応用した「リスク免疫情報システム」の構築を通じて、多様性と特異性を両立させる新たなリスクマネジメントの可能性を探索することにある。提案システムを実証的に進めるために、子どもの死亡原因の第2位が不慮の事故である点に着目し、社会的要請が高い社会基盤への応用を念頭に、事故情報データベース機能と、学習能力を備えた人工知能の機能とを統合することで、リスク免疫情報システムの実現可能性を検証する。
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研究成果の概要 |
本研究の目的は、病原体に対して免疫が持っている「抗原の多様性に対する予防機能の特異性」を情報学の観点から再現し、生活環境下の致死性状況の対応へと応用した「リスク免疫情報システム」の構築を通じて、多様性と特異性を両立させる新たなリスクマネジメントの可能性を探索することにある。提案を実証的に進めるために、子どもの事故予防という社会的要請高いテーマへの応用を念頭に、事故情報データベース機能と、学習能力を備えた人工知能の機能とを統合することで、危険や対策の知見を現場で活用可能にする動的分散リスクマネジメントの実現可能性を検証した。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
事故という現実問題解決を行う上での技術的課題は、因果データ取得困難性、状況多様性を扱うことの困難性、ポアソン分布的挙動による限界の3つの困難性があり、従来のリスクマネジメントでは対応できない問題に対する、人と人工知能との協調時代に適合した新たな動的分散制御の方法論が求められている。これに対し、本研究では、免疫の持つ仕組みを、事故予防の分野に適用し、数理的・目的指向的に再現することで、3つの問題を解決した新しいアプローチ「リスク免疫情報学」確立を本研究の長期的な狙いとして、ビッグデータ保有機関との連携によるデータサイエンスの検証、保育所との連携による基本検証を進めた。
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