人工知能を活用して社会問題を解決する方法

人工知能はデータに命を吹き込み、過去のさまざまな目録や調査から収集された膨大なデータから再利用の機会を見つけることができます。データ駆動型の意思決定を通じて、適切な薬を処方し、AIを使用して社会福祉を向上させることが可能になります。AIはどのような社会問題の解決に役立ちますか？

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台風・洪水災害による停電危険警報システム

台湾省は台風の進路の交差点に位置しており、大規模な停電が頻繁に発生します。謝宗珍博士は、AIは台風が来る前に停電が発生する可能性のある地域を予測するのに役立つと説明しました。中央気象局の台風進路予報、過去の累積降雨量分布図、台湾電力のモーターユニット建設データ、電柱分布座標、台風災害履歴データ、台湾全土の村の特徴を使用することで、停電リスク予測モデルを確立し、台風が来る前に台湾電力が事前に災害管理と資源配分を行うことを支援し、停電のリスクを最小限に抑えることができます。

農地における重金属汚染の検出

これまで、環境保護署は手作業で調査を行い、定期的に専門技術者を全国の農地に派遣して重金属検査を行っていましたが、これは時間と労力がかかる調査でした。AIを活用すれば、台湾全土の農地を迅速にスクリーニングし、問題のある農地を即座に特定することができます。謝宗珍博士は、AIシステムが農業委員会の土壌サンプル採取と調査分析報告書から13万件の農地データを使用し、台湾の農地合計993か所で重金属レベルが過剰であることが判明したため、政府は農地汚染に注意を払い、汚染された農地の修復作業を迅速に開始することになったと説明しました。

エネルギーを節約し消費を削減するスマートファクトリーの構築

工場の生産には多くのリソースが必要であり、製造汚染への対応は運用コストの負担となります。スマート工場の生産ラインにはセンサーが取り付けられており、工場の稼働履歴を記録します。収集されたデータはAIモデリングを通じて最適な生産方法を見つけるために使用され、品質管理要件を満たすだけでなく、エネルギーを節約し、コスト削減とクリーンな生産の目標を達成します。

児童虐待の早期警告システム

児童虐待事件の基礎データ、家族データ、家族機能評価、関係者の状況などのデータを使用して、さらなる虐待のリスク警告モデルを確立し、リスクを高低スコアの形で提示し、事件処理の順序を決定する際に国民を支援し、事件調査の精度を向上させ、最も適切な処理方法を選択します。統計によると、家庭内暴力の被害に遭う子どもは毎年平均2万人おり、ソーシャルワーカー1人当たり平均60件のケースを担当し、そのうち30%は家庭内暴力の再被害に遭っています。現在の早期警告システムは、約65%の精度を達成でき、これは毎年3,000～4,000人以上の子どもを家庭内暴力から救うことができることを意味し、ソーシャルワーカーの作業負荷を軽減し、限られたリソースを最も必要な場所に使用できるようにします。

火災リスク予測

2016年、謝宗珍博士のチームは消防署の火災データ、社会局の家族状況記録、建築許可課の建物関連記録を利用して、高雄市の火災危険マップの作成に協力しました。翌年、彼らは鳳山地区の火災危険地帯マップを完成させました。このマップは、今後5年間の各建物の火災発生確率を正確に表すことができます。消防署は、特に危険な建物に対して、火災予防の家庭訪問と啓蒙活動を正確に行うことができます。実施から半年後、火災発生確率は確かに減少していることがわかりました。

謝宗珍博士は、AIの核心ターゲットは人間であると考えています。早期知識戦略は、台風休暇を与えるべきかどうか、どの家族が負傷するかを人々が事前に知るのに役立ち、最も効率的な方法で問題の痛点を解決することができます。鍵となるのは、データ駆動型の変更管理を実行することです。適切なデータがあって初めて、AIは真の価値を実現できます。