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NEC、大規模言語モデルと画像分析で被災状況把握技術を開発
最終更新日:2024/01/17
NECは、大規模言語モデルと画像分析を組み合わせた被災状況把握技術を開発しました。現場画像から的確に情報を抽出し、避難誘導や救助活動の迅速化を支援します。
このAIニュースのポイント
- NECが大規模言語モデルと画像分析を組み合わせた被災状況把握技術を発表
- 災害時の現場画像を元に被災状況や場所を即時に把握、避難誘導や救助活動を支援
- 本技術の実用化は2025年度中を目指しており、避難誘導や救助活動の迅速化を実現予定
日本電気株式会社は、大規模言語モデル(LLM)と画像分析を融合した新技術により、災害発生時の被災状況を的確に把握する技術を開発しました。この技術により、現場で収集される画像から迅速かつ正確に被災状況を把握し、避難誘導や救助活動の初動を支援することが可能です。NECは今後、関係省庁や自治体にこの技術を提供し、災害時の対処迅速化に貢献する見込みです。
近年、自然災害の増加に伴う被災状況の迅速な把握が重要視されています。これまでの画像認識技術のみの画像抽出の場合、あらかじめ学習した対象物しか認識できませんでしたが、今回LLMを組み合わせることで、フリーワードにより現場画像を絞り込むことが可能になりました。これにより、被災時の現場画像から詳細な情報を抽出し、番地レベルの精度で地図上に被災場所を表示することで迅速かつ的確な対応を行います。
NECは本技術の2025年度中の実用化を目指し、この技術を活用して避難誘導や救助活動の迅速化を実現する予定です。なお、大規模言語モデルと画像分析の応用範囲を広げることで、社会全体の安全性と利便性向上において更に貢献していく意欲を示しています。
出典：NEC
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