光学繊維でウィールスの動きを予測

ウイルスの拡散や活動は、発症や検査結果として現れる前から、環境やインフラに微細な変化をもたらします。しかし従来の手法では、これらの初期兆候を広範囲かつ連続的に捉えることは困難でした。

本プロジェクトでは、光学繊維を高感度センサーとして活用し、振動・温度・周波数変化などの微細なシグナルを継続的に取得・解析します。AIによる時系列解析とパターン認識を組み合わせることで、ウイルスの拡散傾向や活動変化を予測可能な情報へと変換します。

本技術は、都市インフラ、医療施設、公共空間、研究環境などを対象とし、個人情報に依存しない形で、広域かつリアルタイムな感染リスク把握を可能にします。感染が顕在化してから対応するのではなく、「兆候の段階で動ける」公衆衛生インフラを構築することが本プロジェクトの目的です。