Environmental Chemistry Lab, Department of Applied Chemistry, Faculty of Science and Technology, Keio University
慶應義塾大学 理工学部
応用化学科 環境化学研究室
Led by Tomoaki OKUDA, Ph.D.
研究内容
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テーマ
Deep Learningを用いたPM2.5濃度の予測
PM2.5濃度について、人の健康の適切な保護を図るための基準値としての環境基準とは別に、高濃度のPM2.5濃度となることが予測される際に、不要不急の外出を控えるといった注意喚起をするための指針が存在しています。こういった注意喚起に対する意思決定を、より迅速かつ的確に行うための手段として、機械学習を用いたPM2.5濃度の予測に取り組んでいます。
Snap Shots
PM2.5濃度に対する注意喚起の例です。
Deep LeaningによりPM2.5濃度を予測した結果です。
研究内容
ビジョン
ハイライト
業績
研究費
