Scientific Machine Learningで切り拓く地震研究の新展開

• Project/Area Number: 25K01084
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 17040:Solid earth sciences-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 加納 将行 東北大学, 理学研究科, 助教 (10739056)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 佐藤 大祐 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(地震津波予測研究開発センター), 研究員 (40981486) ; 縣 亮一郎 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(地震発生帯研究センター), 研究員 (80793679) ; 岡崎 智久 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (80868422)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2028: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2027: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000); Fiscal Year 2026: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000); Fiscal Year 2025: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
• Keywords: 科学的機械学習 / 地殻変動 / 地下構造 / 物理情報 / 断層すべり

Outline of Research at the Start

本研究では、Scientific Machine Learning（SciML）と呼ばれる、機械学習と物理法則の融合により、従来手法では解けなかった問題の解決とさらなる現象の理解の深化を目指す方法論を用いて、地震研究の更なる深化を目指す。特に、地下構造・地殻変動・震源過程といった断層すべりとそれに起因する諸現象の解明に共通となるSciML手法群と、実データへの適用を通した統合的共通解析基盤の開発及び運用を目指す。