南海トラフ３次元速度構造モデルに基づく走時計算ニューラルネットワークの構築・公開

Publicly Offered Research

Project Area	Science of Slow to Fast Earthquakes
Project/Area Number	24H01042
Research Category	Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
Allocation Type	Single-year Grants
Review Section	Transformative Research Areas, Section (II)
Research Institution	Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
Principal Investigator	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)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	南海トラフ / 物理情報に基づく深層学習 / 走時計算 / 震源決定 / 3次元速度構造モデル
Outline of Research at the Start	南海トラフ域で発生する地震の震源決定精度向上のために、3次元速度構造モデルに基づいた走時計算を迅速かつ手軽に行えることが重要である。本研究では、Physics-informed neural network(PINN)を活用し、南海トラフ域の速度構造モデルに対する走時計算ニューラルネットワーク（NT-T2Net）を構築する。NT-T2Netは、震源決定に必要な震源・観測点間の波動伝播の所要時間（走時）を3次元速度構造モデルについて学習させたニューラルネットワークで、震源・受振点を入力するだけで高速に走時を出力する。NT-T2Netの公開により、南海トラフ域の地震研究に貢献する。