2018 Fiscal Year Research-status Report
Development of AI methodology with super-computed data for estimating earthquake disaster
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18K18873
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
市村 強 東京大学, 地震研究所, 教授 (20333833)
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2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 地震被害推定 / 大規模解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，大規模解析により得られたsupercomputed dataと物理的考察を踏まえた学習により，地震による物理的な被害（構造物や地面の揺れ等）推定のための人工知能構築手法を開発し，その有効性を示す．このようなアプローチは他分野への拡張も可能と考えられるため，特に汎用性を意識しながら開発を行うこととしている．
本年度は，物理的考察を踏まえた学習手法の開発とsupercomputed data創出のための大規模解析手法の開発を行った．具体的には，支配方程式の性質と離散化条件を入力データとして離散方程式の局所的なill-posedな領域を抽出する人工知能を構築した．これは離散方程式の求解自体の高速化につながり，より大規模な解析をより高速に解くことを可能とすると期待される．また，地震による物理的な被害を詳細に評価するためには，3次元有限要素法による地盤増幅解析が有効とされているが，その3次元有限要素モデル構築コストや解析コストが膨大となることから，難しいとされている．そのため，これを解決し，より高速に大規模な3次元有限要素法による地盤増幅解析を実施可能な手法を開発し，多数回の三次元地盤増幅解析が可能なことを示した．これは，多数の入力パラメータ（＝多数のケース）に対して多数の三次元解析地盤増幅解析を行うことを可能としたことになり，本研究課題で指向している人工知能構築のためのsupercomputed dataの創出に不可欠な手法が開発されたことを意味している．
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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
申請書に記載の計画に従って，順調に進展している．
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| Strategy for Future Research Activity |
いままでのところ，申請書に記載の通り，順調に進展してきている．今後は，申請書に記載されている通り，開発した手法によるSupercomputed data の創出とこれを用いた人口知能構築を行い，これらの有効性を検証していく予定にしている．
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| Causes of Carryover |
本研究課題では，supercomputed dataを正則化することが必須となり，これを実施するための「データ正則化用計算機サーバー」を2019年度に購入することとしている．本「次年度使用額」は，計画時の申請額からのやや減額分を勘案し，当初予定通りの計算機サーバーを購入するために充当することを予定している．
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