| 研究課題/領域番号 |
24H00364
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
廣井 悠 東京大学, 先端科学技術研究センター, 教授 (50456141)
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| 研究分担者 |
鈴木 進吾 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 災害過程研究部門, 主任研究員 (30443568)
坂平 文博 大阪工業大学, 情報科学部, 准教授 (70578129)
永松 伸吾 関西大学, 社会安全学部, 教授 (90335331)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
37,570千円 (直接経費: 28,900千円、間接経費: 8,670千円)
2024年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
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| キーワード | 災害対応 / AI / リアルタイム / cascading disaster |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は現実の災害対応を最適化する基盤技術を開発し「巨大災害時に発生しうる現象を先回りで予測し，効果的で素早い災害対応を実現する社会」を可能にする．具体的には災害発生時，発災直後に得られた断片的なデータを手掛かりとしながら，事前にAIで作成された膨大な因果データベースを用いて将来に発生しうる災害現象を予測し，最適な対応を提示する．これにより，発災直後にリアルタイムで将来に発生する災害現象の予測を行い，その結果を用いて最適な災害対応の提示を可能とする「データ駆動型災害対応」技術が確立される．
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