研究教育活動に伴う実験事故を防ぐため、安全教育の一環としてリスクアセスメントが注目されている。リスクアセスメントとは、健康障害や事故を防止するため、取り扱う化学物質や実験操作に伴うリスクを事前に見積もり、そのリスクの低減対策を評価することである。しかし、多様な化学物質や実験室での作業に対しリスクアセスメントを実施することは多くの時間を費やしてしまう。本研究では、深層学習を用いて迅速にリスクアセスメントを行うプログラムの構築を目的とした。過去の実験事故のデータを解析してモデルを作成し、入力した実験室での作業に伴うリスクを予測することが可能となった。
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