DeepMob: Learning Deep Models from Big and Heterogeneous Data for Next-generation Urban Emergency Management
【研究分野】知能情報学
【研究キーワード】
Disaster Informatics / Big Data and Data Mining / Artificial Intelligence / Urban Computing / Internet of Things
【研究成果の概要】
本プロジェクトの研究進捗状況は非常に良好である。結果として、私たちの研究成果は、AAAI 2018、ACM IMWUT 2018、ACM KDD 2019、ACM IMWUT 2019、Applied Energy 2018と2019を含む、コンピュータサイエンスに関する様々な著名な出版物に掲載された。
【研究の社会的意義】
本研究は、フロンティアビッグデータ応用分野において大きな意義を持ち、大規模災害や緊急事態発生後の経済損失、交通機関の混乱、廃業などを最小限に抑えることで、重大な社会的・経済的影響を与える可能性を秘めている。
【研究代表者】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【配分額】12,350千円 (直接経費: 9,500千円、間接経費: 2,850千円)