米国国立標準技術研究所（NIST）は、未知またはラベル付けされていないデータの自動データ識別および分類に関する産業界および学術界の取り組みを特定することを求めている。さらにNISTは、ファーストレスポンダーの任務に関連する特定のデータ（パーソナルエリアネットワークのセンサーデータ、スマートビルのデータ、スマートシティのデータなど）の利用可能性に関心があり、これらのカテゴリーで利用可能なオープンデータの種類や、誰がそのデータを公開しているかを知りたいと考えている。
背景
今日の米国では、データの分析がライフスタイルの改善に役立てられている例が数多く見られる。ネットワーク化されたエネルギー・メーターを活用して都市のエネルギー消費量を削減したり、人工知能を使ってMRIの異常をスキャンしたりと、データの自動分析によって得られる結果は、人間の能力だけで推進されるものよりも正確で瞬時のものとなる。
しかし、センサーがどこにでもある家庭用機器やパーソナルケア機器に組み込まれるようになっても、救急隊員の状況認識のニーズを満たす機器を見つけるのは難しい。第一応答者は、多くの市場のサイロにまたがる情報を必要とすることが多い。ファーストレスポンダーが任務を安全に遂行するのに役立つ多様なセンサータイプやデータタイプからのデータには、これらに限定されるものではありません：
- ナビゲーションデータ（例：ビルまでの最短ルート）
- 位置データ（建物の出入り口、現場の人員の位置など）
- 生体データ（心拍数、血圧、現場の隊員や被災者の位置データなど）
- 環境データ（気象情報、風速や降水量、エリア内の危険物質の検出など）
使用される情報の幅が広いため、従来は医療、産業、家庭用商業アプリケーションで使用されていたデータも、ファーストレスポンダーの任務によってはすべて重要とみなされる可能性がある。
現場の救急隊員の環境を完全に把握するためには、複数のシステムを活用する必要がある。さらに、複数のシステムを一緒に利用できたとしても、異なるプラットフォーム間でデータにアクセスして解釈するのは時間がかかり、救命活動に注意を集中する必要がある個人を圧倒する可能性がある。そこでNISTは、複数の異なるデータソースをまとめて表示・解釈するために、どのような技術が使われているかを調査したい。さらにNISTは、現場での救急隊員の環境を実証するために使用できる既存の異種データソースを特定したいと考えています。
可能な解決策
- 人工知能アルゴリズム
- 異種データソース/システムからの情報を分類する研究またはソリューション
- さまざまなタイプのデータを特定する調査やソリューション
- リアルタイムまたはリアルタイムに近いデータ（センサーデータなど）の分類を行っている、または最終的な目標に到達することを目指している作業。
- ファーストレスポンダーの状況認識に関連する情報を含むオープンデータセット
ソリューションの望ましい結果
利用可能なデータセットを持つ都市や団体とのパートナーシップを含むが、これに限定されない。
使用分野と用途
ソリューションは、ファーストレスポンダーのユースケースのための賞金チャレンジに発展させるために行われている作業の背景を説明する。