| 研究領域 | 微気象制御学：微気象の調和的予測と能動的観測の融合による自律制御型社会基盤の創成 |
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| 研究課題/領域番号 |
20H05753
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
平田 晃正 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (00335374)
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| 研究分担者 |
小寺 紗千子 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40874219)
Rashed Essam 兵庫県立大学, 情報科学研究科, 教授 (60837590)
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| 研究期間 (年度) |
2020-10-02 – 2023-03-31
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| キーワード | 熱中症リスク / 温熱応答 / 大規模計算 / 深部温度 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
昨年までの研究成果により、機械学習を活用し、微気象が人体の温熱生理応答に及ぼす影響を分析し、その過程で得られたパラメータ群からなる縮約モデルを開発してきた。模した微気象の時空間データを用いて、現実に即した大規模人体温熱モデル計算を多数実行し、教師データを取得した。ここでの計算モデルでは、人体の熱物理計算だけではなく、温熱整理応答を考慮したものである。また、その妥当性評価を検証とするために、本年５－９月には被検者による運動実験を実施、外部環境、運動レベルを変化させた場合の有効性について確認した。
その計算結果データを用いて、低次元・人体温熱応答予測モデルを構築した。具体的には、ニューラルネットワーク、長・短期記憶（LSTM）ネットワークの２つのアプローチから、外気温、湿度などを入力し、深部温度上昇を出力する予測モデルを構築、汎用PCにおいてミリ秒程度の計算時間で、0.1℃程度の誤差で深部体温変化を予測可能な技術とした。
さらに微気象予測情報と連携したリアルタイム情報提供システムの概念について検討した。調和的予測班と能動的予測班が開発する微気象予測システムを利用、これまで開発した縮約モデルと連携可能であることを確認、各歩行者と群衆の熱中症リスクを同時に最小化するリアルタイム情報提供システムについて検討した。得られた結果、またその概念に基づき、社会サービスを見据えた微気象予測システムに要求する情報提供であると考えられ、地方自治体などを対象とした利活用方法など意見交換を行った。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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