Development of high-resolution tsunami damage assessment technology using generative AI and numerical modeling

• Project/Area Number: 26K07960
• 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: Tohoku University
• Principal Investigator: Adriano Bruno 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (40831889)
• Project Period (FY): 2026-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2026)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
• Keywords: 津波の浸水深 / 画像超解像 / 生成AIモデル

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、生成AIモデルと津波数値シミュレーションを融合し、準リアルタイムで空間解像度1.0m以下の高精度な「ハイブリッド型津波被害評価フレームワーク」を構築することである。具体的には以下の3点を行う。①マルチスケールのシミュレーションデータを学習した生成AIにより、中解像度の浸水場を超高解像度の空間予測へとアップサンプリングする。②AI出力に数値モデリングの物理的制約を組み込み、浸水深、流速、建物単位の被害確率における物理的な整合性を担保する。③過去の津波事象（2024年能登半島地震等）や想定シナリオを用いた都市化沿岸域でのケーススタディを通じ、本手法の有効性を実証・評価する。