2018年7月7日

2018.7.3 プレスリリース【東大 生産技術研究所 記者会見】天気のパターンから放射性物質の拡散方向を予測 ~ 機械学習で信頼性を高め、被爆リスク低減をめざす ~ 関連メモ ♯SPEEDI

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内田 @uchida_kawasaki

【プレスリリース】天気のパターンから放射性物質の拡散方向を予測 ~ 機械学習で信頼性を高め、被爆リスク低減をめざす ~ | 日本の研究.com research-er.jp/articles/view/… ♯SPEEDi

2018-07-03 12:24:18
リンク 日本の研究.com 【プレスリリース】天気のパターンから放射性物質の拡散方向を予測 ~ 機械学習で信頼性を高め、被爆リスク低減をめざす ~ | 日本の研究.com 2018.07.03 科学技術振興機構,東京大学 プレスリリース ○発表者吉兼 隆生(東京大学 生産技術研究所 特任講師)芳村 圭(東京大学 生産技術研究所 准教授)○発表のポイント2011年3月に起きた福島第一原子力発電所事故では、コンピュータシミュレーションを利用した緊急時迅速放射能影響予測ネッ... 1 user 20

発表のポイント

・2011年3月に起きた福島第一原子力発電所事故では、コンピュータシミュレーションを利用した緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステム(SPEEDI)が出した予測情報を活用できなかった。情報に関する説明が不十分であり、予測の信頼性が明確ではなかったためである。
・今回、放射性物質の拡散方向を予測する手法を開発した。低気圧や季節風などの天気のパターンから拡散方向を予測し、機械学習を用いて予測情報の信頼性を示すことができる。
・事前に拡散方向を把握し適切な防護措置を講じることにより、コンピュータシミュレーションを用いない現状よりも被曝リスクが低減できる。

発表者
吉兼隆生(東京大学 生産技術研究所 特任講師)
芳村圭(東京大学 生産技術研究所 准教授)

内田 @uchida_kawasaki

SPEEDIで足りてたような(隠蔽しなければ) twitter.com/uchida_kawasak…

2018-07-03 12:25:09
内田 @uchida_kawasaki

AIで放射性物質の拡散予測 過去の天気パターン学習 | 2018/7/6 - 共同通信 this.kiji.is/38788261684840… (ノTДT)ノ ┫:・'.::・┻┻:・'. twitter.com/uchida_kawasak…

2018-07-07 05:53:39
リンク this.kiji.is AIで放射性物質の拡散予測 過去の天気パターン学習 - 共同通信 東京大生産技術研究所は6日、原発事故で大気中に放出された放射性物質の拡散方向を、低気圧や季節風など過去の天気のパターンを基に人工知能(AI)を使って予測する手法を開発したと発表した。 2011年3月の東電福島第1原発事故では、拡散方向を... 1 user 2

参照資料リンク

参照1.東京電力福島原子力発電所における事故調査・検証委員会 最終報告
http://www.cas.go.jp/jp/seisaku/icanps/post-2.html
参照2. 緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステム(SPEEDI)の運用について
http://www.nsr.go.jp/data/000027740.pdf
参照3. 天気予報の精度検証結果(気象庁ホームページ)
https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/kensho/yohohyoka_top.html

発表雑誌

雑誌名: 「Scientific Reports」
論文タイトル: Dispersion characteristics of radioactive materials estimated by wind patterns
著者: T. Yoshikane, K. Yoshimura
DOI番号: 10.1038/s41598-018-27955-4

内田 @uchida_kawasaki

Dispersion characteristics of radioactive materials estimated by wind patterns | Scientific Reports nature.com/articles/s4159…

2018-07-07 07:38:25

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