[論文レビュー] Research Agenda in Intelligent Infrastructure to Enhance Disaster Management, Community Resilience and Public Safety

Michael Dunaway, Robin R. Murphy+3 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2017

Disaster Management and Resilience被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、インテリジェントインフラの統合的研究アジェンダを提唱する。IoT、リアルタイムデータ、AIを活用することで、災害管理、コミュニティのレジリエンス、公共の安全を向上させる。自然、インフラ、社会、情報のシステムを統合することで、予防的リスク低減、効果的な緊急対応、データドリブン意思決定とレジリientなシステム設計による長期的で社会的安定を実現する。

ABSTRACT

Modern societies can be understood as the intersection of four interdependent systems: (1) the natural environment of geography, climate and weather; (2) the built environment of cities, engineered systems, and physical infrastructure; (3) the social environment of human populations, communities and socio-economic activities; and (4) an information ecosystem that overlays the other three domains and provides the means for understanding, interacting with, and managing the relationships between the natural, built, and human environments. As the nation and its communities become more connected, networked and technologically sophisticated, new challenges and opportunities arise that demand a rethinking of current approaches to public safety and emergency management. Addressing the current and future challenges requires an equally sophisticated program of research, technology development, and strategic planning. The design and integration of intelligent infrastructure-including embedded sensors, the Internet of Things (IoT), advanced wireless information technologies, real-time data capture and analysis, and machine-learning-based decision support-holds the potential to greatly enhance public safety, emergency management, disaster recovery, and overall community resilience, while addressing new and emerging threats to public safety and security. Ultimately, the objective of this program of research and development is to save lives, reduce risk and disaster impacts, permit efficient use of material and social resources, and protect quality of life and economic stability across entire regions.

研究の動機と目的

• 社会的つながりの増加と技術的複雑性の上昇に伴う、公共の安全と緊急管理分野における課題に対処すること。
• 物理的、社会的、情報的システムを統合するインテリジェントインフラのための連携された研究・技術開発プログラムを構築すること。
• 災害発生時におけるリアルタイムの状況把握と適応的対応を可能にすることで、コミュニティのレジリエンスを高めること。
• 高度なデータ分析と意思決定支援システムを通じて、災害の影響を低減し、経済的安定と生活の質を守ること。

提案手法

• 自然環境、インフラ環境、社会環境、情報エコシステムという4つの相互依存的システムを統合する。
• 埋め込みセンサーやIoTデバイスを導入し、インフラおよびコミュニティからの継続的リアルタイムデータ収集を可能にする。
• 先進的な無線技術と機械学習を活用して、リアルタイムデータ分析と予測モデリングを実現する。
• 緊急対応担当者および政策立案者に実行可能なインightsを提供する意思決定支援システムを開発する。
• 変化する災害状況に応じて動的に反応できる適応的機能を備えたインフラを設計する。
• 計算、社会科学、工学、公共政策の分野を横断する協働を促進し、システムの強靭性と社会的整合性を確保する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自然、インフラ、社会、情報の分野を横断するデータ統合と分析が可能なインテリジェントインフラシステムは、どのように設計できるか？
• RQ2 災害発生時におけるリアルタイムの状況把握を確保するための技術的および社会的フレームワークは何か？
• RQ3 機械学習とデータ分析は、緊急対応および復旧作業における意思決定をどのように改善できるか？
• RQ4 インテリジェントインフラの導入において、公共の信頼と公平なアクセスを確保するためのガバナンスと倫理的モデルは何か？
• RQ5 長期的な災害準備体制を強化するために、コミュニティと共同でレジリエントなインフラシステムをどのように共創できるか？

主な発見

• インテリジェントインフラは、迅速かつ的確な緊急対応を可能にすることで、公共の安全を顕著に向上させうる。
• IoTおよびセンサーネットワークからのリアルタイムデータ統合により、状況把握の向上と予防的リスク低減が可能になる。
• 機械学習に基づく意思決定支援システムは、災害発生時における対応時間の短縮とリソース配分の最適化を実現できる。
• 物理的、社会的、情報的システムを統合する包括的かつ包括的な手法は、よりレジリエントなコミュニティを生み出す。
• 新たな脅威に対応し、長期的な社会的安定を確保するため、インテリジェントインフラ分野における戦略的研究開発が不可欠である。