2019 Fiscal Year Research-status Report
様々な情報源から得られるヘテロデータのマルチモーダル学習による地震被害分布の推定
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18K13966
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
宮本 崇 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (30637989)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | マルチモーダル機械学習 / 衛星リモートセンシング / 地震被害判別 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
大地震前後に撮影された衛星画像に加えて，築年代や構造形式といった構造物個々の情報を統合的に考慮して地震被害の有無を判定するAIモデルを開発した．
2016年熊本地震時における被災地域における撮影画像と構造物情報・被害情報を元に，機械学習モデルの学習と精度検証のためのデータセットを構築した．衛星画像と構造物属性を総合的に判断するモデルとして，これまでに有効性を検証できた3次元畳み込み構造にマルチモーダル学習構造を新たに加えることにより，大きく被害判別精度が向上する結果が得られた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究が開発している多数の情報源からの被害判別技術の一つとして，衛星撮影画像と構造物情報から被害判別を行うモデルを設計し，その有効性を検証することができた．設計したモデルは，約90%という高い被害判別精度を有しており，実用化に足る精度であることを実務者との意見交換の中で確認した．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，残る10%強の御判別を減らすために，
・より高解像な衛星撮影データの活用
・地盤情報や地震動情報などの更なる情報の追加
といった方針に基づいて，被害判別モデルの精度向上を図る予定である．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルス拡大に伴い，各種学会などの旅費の支出がなくなったため．次年度における出張旅費，および研究に使用する物品の充実などに使用する予定である．
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