KSU、災害応答改善にドローンとAIを利用

January, 20, 2026, Kennesaw--自然災害が発生した際には、被害を迅速に評価することが命を救い、コミュニティを再建するために極めて重要である。KSU助教授、Da Huの指導下、学生研究者Kiara O’Nealは、ドローンと人工知能(AI)を活用して災害後の復旧努力を向上させ、対応時間を短縮している。

ジョージア州Ludowici出身、ジュニアコンピュータサイエンス専攻O’Nealは、ケネソー州立大学に関わる数十人の学生の一人。同氏Huは協力して、災害後の建物被害を自動で検知し分類するためにドローン画像を使うシステムを開発している。

「われわれの目標は、救急隊員が到着する前に何に直面しているのか正確に知るためのツールを提供することだ。AIがドローン画像から構造損傷のレベルを認識できるように訓練することで、緊急チームの対応をより迅速かつ効果的に支援できる」(O’Neal)。

Huは、サザン工科大学工学技術大学スマートインフラの土木工学助教授。同教授は、このプロジェクトは広範囲にわたる被害評価にかかる時間を大幅に短縮できる可能性があると述べた。

「現在、FEMAのような機関は検査官を派遣し、建物を一つずつ検査している。その過程は数週間かかることもある。カメラを搭載したドローンを用いることで、われわれのシステムはより短時間でより広い範囲をカバーでき、構造物に重大・軽微・無損傷を自動で識別できる」(Hu)。

このプロジェクトは、O’NealがHuと共に行った橋梁の欠陥検出に焦点を当てた研究を基盤としている。その経験から、複雑な視覚データを解釈するためのAIモデルの訓練の難しさを学んだ。

「最初に始めたときは、橋の亀裂検出に重点を置いていた。今度はその考えを建物にも広げて、AIにあらゆる種類の災害後の被害を識別するよう教えている」(O’Neal)。

信頼できるデータセットの作成は、チームにとって最大の課題の一つだった。O’Nealとサイバー物理インフラレジリエンスラボの他の学生たちは、数千枚のドローン画像に手動でラベルを付け、モデルに破壊の程度の違いを識別する方法を教えている。

AIシステムが完全に訓練された後、チームは地域の緊急管理部門と協力し、その実世界での有効性を検証する計画である。この技術はハリケーンだけでなく、竜巻、地震、その他の災害にも利用可能である。

緊急対応への潜在的な影響を超えて、このプロジェクトはO’Neal自身の学問の道を変革した。

同氏はすでに全国各地の会議で研究成果を発表するなど、献身的な活動を行っている。

研究が進むにつれて、両氏は公共の安全を向上させるという共通の目標に動機づけられ、Huは、「災害の頻度が増えている。もし時間と命を節約できるツールを提供できれば、その努力は十分に価値がある」とコメントしている。