AIを活用した水災害リスクの軽減と自然環境の理解
- 2.5 高信頼化
- 3.9 環境学
- 4.6 透明性・説明可能性
吉兼 隆生
生産技術研究所
特任准教授
最新の数値モデルと高品質の観測データをAIに適用して早期警戒システムを構築し、個々の状況やニーズに応じた情報を共有することにより、様々な環境の変化に伴う水災害リスクを大幅に低減することを目的としたプロジェクトです。
東京大学
共同実施者
- 芳村 圭 東京大学
- Yin Gaohong 東京大学
- 宇宙航空研究開発機構 JAXA
主な関連論文
- Takao Yoshikane, Kei Yoshimura, “Dispersion characteristics of radioactive materials estimated by wind patterns”, Scientific Reports, 8:9926, (2018).
- 吉兼 隆生、 芳村 圭「機械学習による局地気象予報手法の開発」人工知能学会全国大会論文集 (2019).
- 吉兼 隆生、 芳村 圭「AIと数値シミュレーションによる極端気象現象の推定」人工知能学会全国大会論文集 (2020).
関連するSDGs項目
問い合わせ先
- 担当： 生産技術研究所 吉兼 隆生
- 電話： 04-7136-6965
- メールアドレス： takao-y[at]iis.u-tokyo.ac.jp
※[at]を@に置き換えてください
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