Digital twin computing for enhancing resilience of disaster medical system

点击翻译按钮获取中文摘要

研究実施計画で設定した課題に対する実績を以下の通り記述する．本研究の核となるリアルタイム津波浸水被害予測技術の開発については，その予測範囲を我が国太平洋岸全域と日本海北部沿岸に拡張できた（2023年3月時点）．内閣府の総合防災情報システムの機能として稼働しており，2022年3月の福島県沖地震で初めて実際の津波予測に成功した．次に，南海トラフの連続地震（割れ残り域の破壊）を想定し，666ケースのシナリオ地震による津波浸水予測のデータベースの作成に着手した．リモートセンシングによる広域被害把握について，様々な機械学習法を適用した方法論の確立に取り組んだ．特に合成開口レーダと標高データの統合解析にスパースモデリングを導入し，洪水時の浸水深を直接計測できる手法の開発に取り組んだ．モバイルデバイスからの大量の位置情報から社会動態を把握・予測する研究は，平時の移動パターンの解明，移動時間の予測，大規模イベント時の移動予測，データ学習・予測の枠組み構築を実現できた．災害医療のマルチエージェントシステムの構築に着手した．まず，被災地における医療活動（捜索，治療，搬送）のエージェントシミュレーションのモデルを開発し，東日本大震災における医療活動との検証を行った．災害医療デジタルツインの構築に向けて，津波浸水予測データ，社会基盤データ，リアルタイム人口統計データ，医療機関データ，道路ネットワークデータの整備とデータ容量調査を踏まえ，必要な計算リソースやハードウェアの検討を行った．災害医療チームは，災害医療デジタルツインの仮想世界でのエージェントの役割を形式知化するための医療活動情報の蓄積に取り組んだ．