0904河川砂防及び海岸海洋 水文学的指標による地すべりリスクの予測（Identifying Landslide Threats Using Hydrological Predictors）
2025-07-25 ノースウェスタン大学ノースウェスタン大学とUCLAの研究チームが、水文要因を用いた地すべり予測フレームワークを開発。降雨量だけでなく、土壌飽和度、雪融け、水バランス状態（WBS）など複数の要素を機械学習で統合。2022...
機械学習
0904河川砂防及び海岸海洋 
0904河川砂防及び海岸海洋 ハイブリッド風場を用いた高潮予測のための機械学習モデル開発（Researchers Develop Machine Learning Models to Predict Storm Surge Using Hybrid Wind Field）
2025-04-17 中国科学院（CAS）中国科学院煙台海岸帯研究所のMAO Miaohua教授らの研究チームは、ハイブリッド風場と機械学習（ML）を組み合わせた新たな高潮予測モデル「FVCOM-ML」を開発した。これは、再解析風場とHol...
92建築 木材塗装の”見えない劣化”を予測～赤外分光と機械学習で木材を守る新技術～
2025-04-14 京都大学赤外スペクトルと機械学習によって塗膜の劣化状態を解析する技術のイメージ。「Advanced Sustainable Systems」表紙（2024年、Teramoto et al. Vol. 8, Issue ...
0902鋼構造及びコンクリート より良いインフラへの架け橋(Bridging the gap to better infrastructure)
橋梁の劣化予測モデルを比較する研究Study compares models for predicting bridge deterioration2022-06-29 マサチューセッツ大学アマースト校最近の2つの論文で、ペンシルベニア州立...
0904河川砂防及び海岸海洋 機械学習を用いた局地降水予測手法を開発～水災害リスクや水資源量を推定し、災害に強い社会の実現をめざす～
2022-05-13 東京大学○発表者：吉兼 隆生（東京大学 生産技術研究所 特任准教授）芳村 圭 （東京大学 生産技術研究所 教授）○発表のポイント：◆局地的な降水量や降水頻度には、周辺の地形等が大きく影響する。しかし、従来の予報モデルに...
0802流体資源の開発及び生産 機械学習により世界最高クラスの磁気冷凍材料を発見
水素社会実現に不可欠な水素液化の高効率化に前進2020-05-12 物質・材料研究機構,科学技術振興機構ＮＩＭＳは、機械学習を用いて、水素液化に用いる世界最高性能の磁気冷凍材料を発見しました。これにより水素社会実現への大きな壁となっている液...