機械学習による砕屑物組成から構造場判定の方法提示

• Project/Area Number: 25K07461
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 17040:Solid earth sciences-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 太田 亨 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 教授 (40409610)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
• Keywords: 構造場判定

Outline of Research at the Start

本研究では，島弧・陸弧・安定陸塊・衝突帯の4つの構造場の判別の機械学習アルゴリズムの開発を目標とする．そして，そのアルゴリズムを白亜紀・古第三紀の砕屑岩に適応して，過去の構造場の復元に利用できるのかを検証する．
このためにまずは，文献調査によって現世の砕屑物の化学組成データを世界中から収集する．採用する機械学習は，ランダムフォレストもしくは勾配ブースティングを想定している．ただし，十分な数のデータを集めることに成功した場合は，ニューラルネットワークの採用をも考える．