デリーのAIによる熱計画により 室内の気温は12°C減少し 都市全体の回復力対策に 役立っています Delhi’s AI-powered heat plan cut indoor temps by 12°C in pilot zones and guides city-wide resilience efforts.

デリー初のヒートアクション計画の実施報告に用いられた"Resplication-AI"の熱リスク評価は,9,000棟の建築物に高熱スポットを識別し,目標の介入を、涼しい屋根や日陰に覆われた避難所のように誘導する. Resilience AI’s AI-driven heat risk assessments, used in Delhi’s first Heat Action Plan implementation report, identified hyper-local heat hotspots across 9,000 structures, guiding targeted interventions like cool roofs and shaded shelters. ビヴェカンダキャンプのパイロットプロジェクトでは12°Cまで屋内温度が低下し,地域社会を拠点とした早期警告システムでは地方女性指導者が開発された. Pilot projects in Vivekananda Camp reduced indoor temperatures by up to 12°C, while community-based early warning systems were developed with local women leaders. NDMA及び国連機関の支援を受けて,D-HAP 2025は,熱の回復力をビルディングコードや長期計画に統合し,積極的災害管理に向けて移行することを目指す. Supported by NDMA and UN agencies, the D-HAP 2025 aims to integrate heat resilience into building codes and long-term planning, shifting toward proactive disaster management.