| 研究課題/領域番号 |
18K04415
|
|---|
| 研究機関 | 西日本工業大学 |
|---|
研究代表者 |
高見 徹 西日本工業大学, 工学部, 教授 (80321529)
|
|---|
| 研究分担者 |
野中 尋史 長岡技術科学大学, 工学研究科, 講師 (70544724)
古川 隼士 北里大学, 医療衛生学部, 講師 (90632729)
廣田 雅春 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (70750628)
平岡 透 長崎県立大学, 情報システム学部, 教授 (30626891) [辞退]
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 病原微生物 / 水系感染症 / 機械学習 / 統計学的評価 |
|---|
| 研究実績の概要 |
近年都市再開発や地方創生を目的とした都市河川の親水利用が進んでいる。人と水との接触機会が多くなるほど、河川水質に由来する衛生学的な問題に注意を払う必要がある。特に水系感染症を引き起こす病原微生物の存在実態の把握と接触に伴う感染症の発症リスクを明らかにすることは最重要の課題である。しかし、病原微生物に関する実測値は限られており、また、従来の生物学的試験法ではその濃度を適宜精度高く予測することは不可能である。そこで本研究では、都市河川の親水利用における衛生学的な安全を確保するため、近年人工知能研究の分野で有力な技術・手法として発達している機械学習を利用したモデルによって、都市河川の病原微生物濃度をリアルタイムで予測する方法を確立し、水系感染症の発症リスクの予測を可能にすることを目的とする。
５ヶ年の研究期間における一年目は、一級水系の大分川下流域を対象として、病原微生物とその関連水質の実測、一般水質項目とその他環境因子（降水量、流量、潮位）に関するデータ収集、各種病原微生物の増殖と予測に関する文献収集、ならびに実測および収集データに基づいた河川水中の病原微生物の存在実態に関する統計学的評価および機械学習モデルの設計に関する検討を行った。ここで、病原微生物と関連水質項目の実測は大分市、ならびに一般水質項目とその他環境因子に関するデータ収集は国土交通省九州地方整備局大分河川国道事務所の協力を得て実施することができた。また、病原微生物の実測と収集データに基づいた河川水中の病原微生物の存在実態に関する統計学的評価の成果については、日本水環境学会九州沖縄支部研究発表会において発表するこができた。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
５ヶ年の研究期間の一年目は、当初、大分川流域を対象とした病原微生物の実測、一般水質項目および環境因子のデータ収集、病原微生物に関する文献収集を計画していた。これらのうち病原微生物の実測については、予定よりも実施回数が少なかったが、その他のデータおよび文献の収集については予定通り実施できた。また、当初計画では二年目に実施する予定であった、収集データに基づいた病原微生物の存在実態の予測に関する基礎的な検討を前倒しで実施することができた。これらの状況から、おおむね順調に進展していると評価している。
|
| 今後の研究の推進方策 |
５ヶ年の研究期間の二年目は、一年目で不足した病原微生物の実測を追加・継続するとともに、当初からの計画である機械学習による病原微生物濃度とそれに伴う感染症発症リスクの予測を試みる。機械学習のなかで特に深層学習の一種である変分自己符号化器（VAE）により、隠れ変数に基づき類似項目（特徴的項目）をまとめ上げ、そのまとめ上げた項目に基づき指標となる病原微生物濃度の予測を行う。具体的にはVAEの隠れ変数の時系列値に基づき予測への寄与率も算出可能なXGboostなどの集団学習（回帰木）モデルを使用した予測を行う。また、研究分担者との研究打ち合わせを密に行い、研究の進捗を確実なものにする。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由は、研究分担者に配分した分担金に残額が生じたためである。分担金の支出費目のほとんどは、研究代表者のもとでの研究打合せ（研究計画、中間報告など）のための旅費であったが、当初の計画よりも研究打ち合わせの実施日数と参加人数が少なかったため、残金が生じた。翌年度は当初計画に加え、実施日数と参加人数を増やして行う計画であることから、翌年度分として請求した助成金と合わせて計画どおり使用する予定である。
|
