サイエンスアカデミー⑦AIと街作り(2022/12/10)
「AIと街づくり」
目的
現在、人工知能(AI)はより良い社会を目指す上で欠かせない存在となっています。
そこで今回は、AIやIT（情報技術）が雪対策などの行政課題の解決や街づくりに
どのように活かされているのかを考えます。
講師 公立大学法人 札幌市立大学 AITセンター センター長 高橋尚人 教授
場所 旭丘高校 メディアコーナー
日時 2022年 12月10日（土） 9:00～11:30（予定）
事前学習：12/8(木)
事後学習：Google Classroomを用いて課題とアンケートの提出
内容 ・札幌市立大学の紹介
・講義 【AIで札幌の除排雪を最適化するには？】
【チカホにおける人流予測と避難行動シミュレーション】
・質疑、意見交換
■事前学習の様子
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12月8日(木) 【事前学習】
今回は、AIを待ちづくりにどう活用しているのかについて学び考えます。
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まずは班分け。
高橋教授から事前課題として 【札幌の雪対策にはどのような課題があるでしょうか？】 というお題を出して頂きました。
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班ごとに発表していきます。 |
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各班で出した課題の中から「AIを活用すれば解決できるもの」にアンダーラインを引きました。
さて、実際はどうなのか。 講座当日が楽しみです。
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■講座当日の様子
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12月10日(土)【講座】
札幌市立大学AITセンター 高橋尚人教授
「札幌市の課題解決にAIを活用しよう」
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＜前半＞ 「AIを活用して札幌の除排雪の最適化」 について講義して頂きました。
累計約5mの雪が降る地域で人口200万都市があるのは世界で札幌だけ。
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除雪作業の予算は200億円。オペレーターの長時間残業。人手不足。といった課題があります。
高橋先生：「より少ない予算で、より少ない時間で、より少ない人数で、を実現するためにAIを活用します」
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この研究に必要なデータの一部は、SDS基礎「さっぽろ探究」で使用しているデータスマートシティサッポロにも掲載されているそうです。
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ダンプトラックの総走行距離は276万km（地球約69周分）。どこの地区の雪をどこの雪堆積場へどのルートで運ぶのかが大事です。
このシミュレーションで、走行距離を17%短縮できる最適解が導けたそうです。 |
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＜質問＞
・人手不足を解消するために、AIを除雪作業に運用する計画はありますか？
などなど
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＜後半＞ 「地下歩行空間における通行量の予測」
ニューラルネットワークというアルゴリズムで、チカホの人流予測を行った研究について教えて頂きました。
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そして、チカホで火災が起こったときの 「避難行動シミュレーション」
実際にチカホで市民が避難訓練を行うことは困難で現実的ではありません。そこでシミュレーションが大きな役割を果たします。
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シミュレーションでは「迅速に避難できる人」と「時間がかかる人」の割合や、出入口の制限などの条件を変更して行います。
結果を動画で見せて頂きました。
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◆全体を通しての質問
◆先生からの事後課題 [1]札幌がより良い街になるためにはどのような解決すべき課題があると思いますか？
[2]AIを活用して解決したい課題はありますか？
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「本日はありがとうございました」 |
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■生徒の感想や事後アンケートは後日掲載します。
