| 体系的番号 |
JPMJSC2119 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJSC2119 |
研究代表者 |
マス エリック 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2021 – 2022
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| 概要 | 大雨や台風によって刻々と変化する洪水のリスクに対処し、被災者の数を最小限に抑えるために、モバイルの空間統計データと洪水シナリオを用いて、確率的プログラミング法と強化学習を組み合わせた「逐次型意思決定分析」の新しい枠組みを構築し、避難指示発令の最適なタイミングを特定し、避難時間を最大化する。
日本側のチームは、モバイル統計データと洪水シナリオを用いて、避難シミュレーションの強化学習枠組みの中で、人口曝露と避難指示発令の最悪シナリオを評価する。
一方、米国側のチームは、同課題を確率的プログラミング法で捉え、オペレーションズ・リサーチや機械学習の手法の利点と限界を議論することを課題とする。
両国の分析結果を活かして、様々な人口分布や洪水の状況下で最適な避難指示発令のタイミングを特定するための新しい「逐次的な意思決定分析」枠組みに統合し、開発することを目指す。
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| 研究領域 | SDGsや仙台防災枠組の優先行動に即し、人間中心のデータを活用したレジリエンス |
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