AIモデルが建物火災の延焼を予測し、避難者をより安全な出口へリアルタイム誘導
米国国立標準技術研究所（NIST）の研究チームは、強化学習を用いたAIモデル「Safe Step」を開発した。このモデルは火災の進展を予測し、動的な非常口表示を通じて避難者を最も安全な経路へ誘導する。有毒ガスのフラクショナル・エフェクティブ・ドーズ（FED）を指標とし、従来のアルゴリズムよりも累積危険を考慮することで優れた性能を発揮する。今後は多層建築物やマルチエージェント対応が計画されており、5～10年以内の実用化が見込まれている。
2026年6月4日、米国国立標準技術研究所（NIST）は、強化学習を活用したAIモデル「Safe Step」を発表した。このモデルは建物火災時に火の回り方を予測し、動的な非常口表示器を介して避難者を最も安全な出口へリアルタイムで誘導する。研究成果は『Journal of Building Engineering』に掲載された。
火災が発生すると、人々は通常最も近い出口へ向かうが、その出口が炎や有毒な煙で遮断されている可能性がある。Safe Stepは、建物の間取り図とNISTが開発した火災シミュレーションツールのデータを組み合わせ、強化学習によって火災の時間的変化を学習する。従来のアルゴリズムが現在の環境条件のみを考慮するのに対し、Safe Stepは避難経路に沿った累積的な危険性（例えば有毒ガスへの曝露量）を評価する。
モデルの中核となる安全指標は「フラクショナル・エフェクティブ・ドーズ（FED）」である。これは人が火災の有害物質にどれだけ曝露されたかを数値化したもので、値が低いほど危険が少ないことを示す。Safe StepはFEDが最小となる経路を選択する。テストでは、従来のアルゴリズムでは避難者が廊下を横切って近くの出口に向かうよう指示される状況で、Safe Stepは火災の成長を予測し、その出口が後に危険になることを見越して、より遠くの安全な出口へ誘導した。
現在のモデルは単層建物向けである。研究チームは次に、多層構造に対応し、上下階への移動を含む経路計画を可能にすることを目指している。さらに、複数の避難者を個別エージェントとしてモデル化し、出口での混雑や消防士の進入経路との調整をシミュレーションするマルチエージェントシステムの開発も計画している。これにより、実際の火災対応により適応可能なモデルとなる。
Safe Stepのような技術は、5～10年以内に実用化される可能性があるが、規制当局の承認、信頼性試験、既存の安全システムとの統合が必要となる。NISTは100年以上にわたり火災安全研究をリードしており、煙警報器や消防士装備の改良を通じて火災死者数の削減に貢献してきた。研究者らは「この研究はまだ初期段階だが、高度な技術を効果的に活用して財産を守り命を救うスマート消防への重要な一歩である」と述べている。