| Project/Area Number |
23H00466
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
廣瀬 慧 九州大学, マス・フォア・インダストリ研究所, 教授 (40609806)
森川 耕輔 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 講師 (40824305)
加納 将行 東北大学, 理学研究科, 助教 (10739056)
伊藤 伸一 東京大学, 地震研究所, 助教 (10756331)
平田 直 東京大学, 地震研究所, 名誉教授 (90156670)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥46,020,000 (Direct Cost: ¥35,400,000、Indirect Cost: ¥10,620,000)
Fiscal Year 2024: ¥10,010,000 (Direct Cost: ¥7,700,000、Indirect Cost: ¥2,310,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
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| Keywords | 地震 / 情報統計 / モデリング / サンプリング / サロゲートモデル |
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| Outline of Research at the Start |
大規模モデルと大容量データを取り扱う地震学分野においては、まずは人間の頭脳によってモデルの概要を考案し、データに合うようにその修正を行うという手順が従来の定石であった。しかしながら、モデルとデータは大規模化の一途をたどっており、頭脳によるモデリングはもはや限界を超えていることが明白である。
本研究課題では、代替関数によって構築した大規模モデルの計算量を大幅に削減するサロゲートモデルの候補を網羅的に提案するモデルサンプリング技術、および解析対象に合わせて大容量データから解析すべきデータを自動選択するデータサンプリング技術を創出し、次世代の地震モデリングに資する情報統計数理基盤として体系化する。
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