機械学習

機械学習による河床粒径分布推定、従来の手作業・概算を置き換える手法（A Machine Learning Approach to Replace both Manual Methods and “Top Down” Estimates of Riverbed Grain Size Distributions） 0904河川砂防及び海岸海洋

機械学習による河床粒径分布推定、従来の手作業・概算を置き換える手法（A Machine Learning Approach to Replace both Manual Methods and “Top Down” Estimates of Riverbed Grain Size Distributions）

2026-09-03 パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）PNNLなどの研究チームは、河川・渓流の河床にある堆積物（砂礫）の粒径分布を、機械学習によって高速かつ高精度に推定する手法を検討した。従来、河床粒径の代表値であるD50...
2026-09-04
0904河川砂防及び海岸海洋
0908鉄道

JR西日本とTRAILBLAZERが人工知能学会に AI需要予測モデルの構築・実装に関する論文を共同投稿しました

2026-09-01 JR西日本JR西日本とTRAILBLAZERは、幹線鉄道の需要予測業務にAI・データ分析技術を導入し、機械学習モデルを用いた需要予測手法を構築した。業務担当者が蓄積してきた鉄道輸送の知見と機械学習を組み合わせ、臨時列車...
2026-09-02
0908鉄道
都市が必要な場所に植樹するための新しいUBCツール（New UBC tool helps cities plant trees where they’re needed most） 0903都市及び地方計画

都市が必要な場所に植樹するための新しいUBCツール（New UBC tool helps cities plant trees where they’re needed most）

2026-08-25 カナダ・ブリティッシュコロンビア大学(UBC) ブリティッシュコロンビア大学（UBC）の研究者らは、都市の暑さ対策として、植樹に適した場所を特定するモデリングツール「CanopyFit」を開発した。従来の緑地・暑さの地...
2026-08-26
0903都市及び地方計画
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カリフォルニア州の山火事被害リスクマップを開発（UC Irvine Researchers Create California Wildfire Damage Risk Map） 0903都市及び地方計画

カリフォルニア州の山火事被害リスクマップを開発（UC Irvine Researchers Create California Wildfire Damage Risk Map）

2026-07-27 カリフォルニア大学アーバイン校（UCI）カリフォルニア大学アーバイン校（UC Irvine）の研究チームは、カリフォルニア州全域を対象とした100メートル解像度の建物被害リスクマップ「Wildfire Building...
2026-07-28
0903都市及び地方計画
大規模言語モデルで交通事故解析を高度化（UH Professor Uses Artificial Intelligence to Make Roads Safer） 0907道路

大規模言語モデルで交通事故解析を高度化（UH Professor Uses Artificial Intelligence to Make Roads Safer）

2026-07-16 ヒューストン大学ヒューストン大学の研究チームは、交通事故の発生要因をより高精度に分析・予測するため、人工知能（AI）を活用した新たな解析手法を開発した。従来の交通事故分析では、道路構造や交通量、気象条件などの要因を個別...
2026-07-17
0907道路
世界の小規模貯水池における高い堆積リスクを解明 （Study Reveals High Sedimentation Risk in Small Reservoirs Worldwide） 0904河川砂防及び海岸海洋

世界の小規模貯水池における高い堆積リスクを解明 （Study Reveals High Sedimentation Risk in Small Reservoirs Worldwide）

2026-06-05 中国科学院（CAS）中国科学院南京地理湖沼研究所（NIGLAS）の宋春橋教授らの研究チームは、世界55万以上の貯水池を対象とした高解像度データベース「GREI」を構築し、貯水池の堆砂（たいさ）状況を全球規模で評価した。...
2026-06-08
0904河川砂防及び海岸海洋
AIにより産業廃棄物から重要鉱物を高効率回収（AI Speeds Selective and High-Yield Recovery of Critical Minerals from Industrial Waste） 0803資源循環及び環境

AIにより産業廃棄物から重要鉱物を高効率回収（AI Speeds Selective and High-Yield Recovery of Critical Minerals from Industrial Waste）

2026-05-27 パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）米パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）の研究チームは、産業廃棄物から重要鉱物を高効率で回収するAI支援技術を開発した。研究では、リチウムやニッケル、コバル...
2026-05-28
0803資源循環及び環境
AIにより過去の洪水リスクデータをデジタル化し将来予測を可能に（New Research Uses AI to Unlock Decades of Hidden Flood Risk Data） 0904河川砂防及び海岸海洋

AIにより過去の洪水リスクデータをデジタル化し将来予測を可能に（New Research Uses AI to Unlock Decades of Hidden Flood Risk Data）

2026-04-29 ヒューストン大学（UH）ヒューストン大学の研究は、AIを用いて洪水リスクマップを高精度に更新する手法を開発した。従来の地形データや降雨履歴に加え、機械学習により都市開発や土地利用の変化を反映した動的な予測が可能となり、...
2026-04-30
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） 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...
2025-07-28
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） 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...
2025-04-23
0904河川砂防及び海岸海洋
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～ 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 ...
2025-04-14
92建築
より良いインフラへの架け橋(Bridging the gap to better infrastructure) 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...
2022-06-30
0902鋼構造及びコンクリート
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