AIが被災状況を「目」と「耳」で判断する

身近なIoT機器から情報を収集

地震が発生したとき、どこでどのような被害が起きているのかを短時間で把握することは簡単ではありません。そこで、「マルチモーダルAI」を活用し、被災状況を把握する研究が進められています。これは、家庭用のペットカメラやスマートスピーカーなどの身近なIoT機器から得られる画像と音を組み合わせて、AIが周囲の状況を認識する技術です。
例えば、平常時に画像から家具を個別に認識した上で、各家具の重心を把握し、その変化を追跡できるようにしておきます。地震発生後は、物体の重心がどれだけ移動したかを調べ、その情報と「冷蔵庫」「テーブル」といったAIによる認識結果を組み合わせることで、どの家具が倒れたり、大きく動いたりしたのかをAIが判断します。さらに、画像だけでなく、ガラスが割れる音や家具が倒れる音などの音響データも組み合わせることで、AIは部屋や建物の被害状況をより正確に把握できます。

地震の実験施設でAIを育てる

地震の被害をAIに教えるためのデータは、これまでほとんど存在していませんでした。そのため、実際に建物を大きく揺らせる実験施設を使って地震をシミュレーションし、模擬的な被害データの取得が行われています。手術室や診察室まで備えた病院がまるごと再現され、阪神・淡路大震災や東日本大震災と同じ揺れ方でどれだけ損壊が起きるかが調べられています。こうして一つずつ手作業で積み上げられたデータは、多くの研究者が使えるよう公開される予定です。

事前のリスク評価と迅速対応が可能に

この技術は、発災前のリスク評価と家具の固定などの対策にも役立てられ、発災後は建物や道路の被害状況を素早く推測することに活用されます。現在は、人が現地に行って確認する応急危険度判定などを補助することも想定されています。
技術が広く活用されれば、対応の優先順位を速やかに判断できるようになり、救助や復旧活動の迅速化につながることが期待されます。

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先生情報 / 大学情報

帝京大学理工学部データサイエンス学科准教授小松佑人先生

研究室

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認識情報処理工学、防災工学

先生が目指すSDGs

メッセージ

データサイエンスは、いま社会で急速に必要とされている分野です。本学データサイエンス学科では、数理・統計学と情報工学を土台に、AIやビッグデータ解析といった最新の技術を学べます。医療系学部や経済学部との連携で、医療データや経営データを扱えることも総合大学の強みです。複数の分野を横断的に学ぶことで、幅広い視野と、複雑な課題に立ち向かう力が身につきます。ここで培った力は、多様な場所で発揮できます。データから価値を生み出し、社会で活躍したいと考えるあなたを待っています。

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医療系・文系・理系と幅広い分野の10学部33学科を擁する総合大学です。医学部・薬学部・医療技術学部を擁する板橋キャンパスの最大の特長は、医学部附属病院が隣接している点。学生は救命救急センターやERなど最先端の医療を、実習を通し体感できる場ともなっています。都心へのアクセスも良好であり、キャンパス最寄りの十条駅から池袋駅へ7分程度で行けますので、ショッピングなども気軽に楽しめます。