交通事故が起きると、事故の発生場所や天候など様々な データが記録されます。それらのデータには、交通事故がなぜ発生するかを解明するための情報が眠っている可能性があります。この研究では、深層学習や形式概念分析などのデータサイエンス技法を組み合わせて、過去の事故データから、未来の事故を説明可能な形式で予測する方法の開発が行われています。

水道管の老朽化に伴う破断による漏水問題が、日本を含めた世界各国で問題となっています。ただ多くの水道管は地中にある上、全長も長いため、人の手による定期的な調査での漏水発見は難しい状況です。そこでここでは、水道管の漏水を極力早く検知するための技術の研究が進められています。IoT/振動センシング技術を活用し、県内の水道管や気候、土壌に適した精度の高い検知技術の確立を目指し、富山県と富山県立大学の教員・学生が一体となった研究が行われています。

農地における排水性の定量的指標となる湛水の頻度・面積割合および含水率の推移を衛星リモートセンシングにより推定する技術を確立する。

都市及び周辺部における建築物の新設・滅失状況を衛星リモートセンシングによって準リアルタイムで把握し、配信するサービスを構築する。

県内に設置されているインフラ設備の異常を遠隔・常時監視するための技術の研究を県内自治体とともに行っている。