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  • より正確な患者数の把握のための検査リソース配分計画(challenge2)(東北大学)

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発表内容の分類

  • 感染症対策に係る研究全般に対する AI による支援
  • 感染症の伝搬抑制、人の社会的行動把握に対する AI による支援
  • その他

技術レベル

  • 既に技術を確立しており、産業利用の段階にある
  • 現在、研究開発中である

利用するAI 技術

  • 圧縮センシング(データ解析系)、辞書学習(データ解析系)、スパースモデリング(データ解析系)、組合せ最適化問題(データ解析系)、量子アニーリング(計算機資源利用系)

参考URL

正確な患者数の把握のために、例えばPCR検査リソース等を必要な場所、且つ実施効果の大きい地域へ配分すべきです。各地域の検査数と陽性数や症状の度合いから検査が効果的な場所をデータから算出し、配分計画を立案できます。時々刻々COVID-19に関係する状況が変わり、今後人の移動に代わって物資を移動させる、通信を介してコミュニケーションを取るようになった場合に、いかに効率よくリソースを配分するか、いかに効果的に目的を達成するかを考えるための問題設定にも展開できます。                         

(04情報科学・大関3)img_Challenge2.png

担当研究室・研究者名及び連絡先

東北大学量子アニーリング研究開発センター(T-QARD) 大関 真之

masayuki.ohzeki.a4[atmark]tohoku.ac.jp

株式会社シグマアイ info[atmark]sigmailab.com

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