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J-GLOBAL ID：202102228880873829   整理番号：21A0695668

震災に立ち向かうAI・IoT技術 IoT・AI技術の地震工学への応用

著者 (2件)： 北原武嗣 (関東学院大) ,  宮本崇 (山梨大)
資料名： 日本地震工学会誌  (Bulletin of JAEE)
号： 42  ページ： 2-5  発行年： 2021年02月28日 
JST資料番号： L5735A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・地震工学におけるIoT・AI技術の役割(震災・災害に関連する現実空間のできるだけ網羅的・リアルタイムな収集,実社会の最適制御につながる情報の分析・生成)の論述。
・IoT・AI技術の応用(事前対策への応用(LiDAR),災害状況把握への応用(リモートセンシングデータ),災害対応への応用(対応計画の策定))に関する論述。
・IoT・AI技術の応用に関する研究課題(深層学習モデル用のデータ量の不足,AIモデルの出力根拠を明示的に示す説明性,未経験の事象の予測)に関する論述。

シソーラス用語： *震災 ,  *人工知能 ,  組込みシステム ,  地震 ,  情報収集 ,  最適制御 ,  分析 ,  情報 ,  LIDAR ,  リモートセンシング ,  災害対策 ,  機械学習 ,  予測 ,  地震工学
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  *IoT

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (14件)：

• 日立東大ラボ: Society(ソサエティ)5.0人 間中心の超スマート社会、 日本経済新聞出版、 2018.
• 静岡県: Shizuoka Point Cloud DB https://pointcloud.pref.shizuoka.jp/
• New York University: 2015 Aerial Laser and Photogrammetry Survey of Dublin City Collection Record https://geo.nyu.edu/catalog/nyu_2451_38684
• Park, Y. et al.: Creating 3D city models with building footprints and LIDAR point cloud classification: A machine learning approach, Computers, Environment and Urban Systems, Vol.75, pp.76-89, 2019.
• Kubo, H., Kunugi, T., Suzuki, W., Suzuki, S. and Aoi, S.: Hybrid predictor for ground-motion intensity with machine learning and conventional ground motion prediction equation, Scientific Reports, Vol 10, 11871, 2020.

タイトルに関連する用語 (6件)： 震災 ,  AI ,  IoT ,  AI技術 ,  地震工学 ,  応用