Disaster Management & Resilience
防災・減災・耐災害
近年、地震、豪雨、土砂災害などの自然災害は激甚化・頻発化しており、迅速な状況把握と適切な避難・初動対応を支える情報基盤がますます重要になっています。私たちは、AI、通信、ドローン・UAV、LiDAR、都市デジタルツインなどを活用し、防災・減災・耐災害に資する実世界指向のシステム研究を進めています。
土砂災害予測の高度化
降雨や地形、観測地点ごとの偏りなどにより、災害データは不均衡かつ分散した形で蓄積されます。こうした条件下でも予測精度を確保できる分散学習・分散推論の枠組みを検討し、土砂災害の早期検知と地域ごとのリスク把握の高度化に取り組んでいます。本研究成果はIEEE PerCom2024に採択されました。
セマンティック通信による災害現場情報共有
災害現場では通信帯域が限られる一方で、画像・映像・センサ情報から重要な状況を素早く共有する必要があります。現場端末上で重要度やキーワードを抽出し、限られた帯域でも優先度の高い情報を本部へ届けるセマンティック通信基盤の研究を進めています。
総務省 持続可能な電波有効利用のための基盤技術研究開発事業 FOWARD「セマンティック通信による多端末連携型の状況理解と消防システムへの適用」(2024-)
カメラや LiDAR が捉えた被災シーンから「重要度」と「キーワード」を端末上で抽出し、多数端末の情報を効率的に集約することで、災害対策本部での状況把握と意思決定を支援します。
避難誘導・避難通知・避難所支援
平常時から災害時までを見据え、避難行動を促す情報提示、テレビ放送と連携した通知、避難所運営支援など、住民支援に直結するシステムの設計・評価も進めています。
JST CREST プロジェクトの一環として、避難誘導支援・テレビ放送と連携した避難通知・避難所システムに取り組んでいます。
ドローン・UAV・LiDARを活用した被災状況認識
被災直後の現場では、人が立ち入りにくい場所の状況を素早く把握することが重要です。ドローン・UAV・LiDAR を活用し、被災地域の三次元計測や異常検知を通じて、初動対応や復旧計画に役立つ状況認識技術を検討しています。
NICT 受託研究・JST さきがけプロジェクトとして、災害時の効率的な状況認識に関する研究を進めています。
