A New Tsunami Model Using Physics-Informed Neural Networks (PINNs) for Real-Time Tsunami Simulation

Research Project

Project/Area Number	24K08013
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
Research Institution	Japan, Meteorological Research Institute
Principal Investigator	南雅晃気象庁気象研究所, 地震津波研究部, 研究官 (10867162)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	津波 / 数値計算モデル / 物理情報ニューラルネットワーク / PINNs
Outline of Research at the Start	精度の良いリアルタイム津波予測を実現させるために、新たな技術であるPhysics-Informed Neural Networksを用いて、全く新しい津波モデルを開発し、そのモデルが既存の津波数値計算モデルに比べて、どの程度高速に、精度良く計算可能であるのかを検証する。これにより高速・安定な津波数値計算モデルを実現し、より短い時間的猶予でも、多くの地域でリアルタイムの津波予測を活用した防災が可能になる社会を目指す。