研究團隊一直利用東北大學網路科學中心的超級電腦「SX-ACE」開發多物理/系統生物學整合模擬技術，用於考慮嬰兒和老年人等個體特徵的中暑風險評估。為了高效實施和加快系統速度，我們還成功開發了一種技術，可以結合天氣預報數據並考慮個人特徵，在3分鐘內評估10小時後的中暑風險。

　這次，我們改進了該系統，並利用根據瀝青、操場等的溫度和濕度測量數據以及天氣預報數據憑經驗得出的數學公式，成功地評估了特定環境下的中暑風險。

　假設在外界溫度約60°C的環境下，在人行道（柏油路）上行走34分鐘，嬰兒的體溫升高為1.12°C，大約是成人0.61°C的兩倍。此外，成年人在 2 分鐘內出汗量為體重的 60%，而嬰兒出汗量為體重的 0.34%，這使他們面臨早期脫水的風險。據說，這不僅是由於成人和兒童的體型和生理差異所致，還由於人行道的眩光導致成人和兒童的環境溫度有差異。

　該系統的發展使得在更現實的環境中評估風險成為可能，並且可以了解中暑高危險群（如老人和幼兒）與年輕人的感受差異，並鼓勵讓他們更加關心周圍的環境。預計它將用於