2020 Fiscal Year Annual Research Report
Depelopement of data-driven ground-motion models based on integration of observed and simulated strong-motion data
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20H00292
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| Research Institution | National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention |
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Principal Investigator |
藤原 広行 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 総括主任研究員 (80414407)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上田 修功 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 副センター長 (60379568)
市村 強 東京大学, 地震研究所, 教授 (20333833)
八谷 大岳 和歌山大学, システム工学部, 講師 (00578908)
岡崎 智久 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (80868422)
森川 信之 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (60414413)
前田 宜浩 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (00594160)
岩城 麻子 国立研究開発法人防災科学技術研究所, マルチハザードリスク評価研究部門, 主任研究員 (30770309)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 強震動 / 地震動予測式 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1)強震観測記録の地震動強さ指標，震源情報，サイト情報をデータベース化した「強震動データベース」の回帰分析による地震動予測式(GMM)構築のため，次のような検討を行った．まず，強震動データベースによる観測値と既往のGMMの予測値の差を取った「残差データ」を作成し，地震規模や震源距離などとの関係を検討することにより，地震動予測結果のばらつきを低減するための補正項を導出した．また，強震動データベースに基づく地震動予測ニューラルネットワークについて，観測点特性を学習するモデルおよび伝播経路を特定したモデルの構築を行った．
(2)予測地点を特定したGMMによる"点の予測"から"面の予測"に展開することを目的として，Deep inpainting と空間分布マッピングの組み合わせによる地震動データの空間補間方法の手法開発を行った．
(3)地震動の地盤増幅特性に関する人工知能構築に必要となるシミュレーションデータを生成するための，非構造有限要素による地盤増幅シミュレーション手法の開発を行った．具体的には，人工知能構築時にキーパラメータとなる地盤パラメーラを入力とした液状化を対象としたGPUによる高速な地盤増幅解析手法を開発し，人工知能構築に必要となるシミュレーションデータを大量生成可能な手法を構築した．また，波動方程式のシミュレーションデータを用いた人工知能の性能を高めるために，生成データの性質について議論を行った．
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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
本研究は大きく（A）観測とシミュレーションデータを融合した強震動ビッグデータの作成とそれを用いた（B）強震動予測モデルの作成からなるが，研究実績の概要に記したように，それぞれについてほぼ計画に沿った進捗があると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
強震動データべースの構築に関して，データベースの性能評価の観点からシミュレーションデータの活用方針を検討する．シミュレーションデータから学習した非線形地盤応答モデル構築のための基礎的研究として，3次元非線形地盤応答解析を用いた基礎的検討を行う．
強震動データベースに基づく地震動予測式(GMM)の構築に関して，伝播経路を特定したニューラルネットワーク構築の検討を引き続き進める．また，Deep inpainting による地震動の空間補間手法の検討を引き続き進める．
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