International Joint Research on Seismological Big Data Analysis Techniques Using Artificial Intelligence

• Project/Area Number: 23KK0181
• Research Category: Fund for the Promotion of Joint International Research (International Collaborative Research)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 徳田 智磯 東京大学, 地震研究所, 特任研究員 (30748786) ; Mendo・Perez Gerardo・Manuel 東京大学, 地震研究所, 特任研究員 (10978779) ; 加藤 慎也 東京大学, 地震研究所, 特任研究員 (60984523)
• Project Period (FY): 2023-09-08 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥21,060,000 (Direct Cost: ¥16,200,000、Indirect Cost: ¥4,860,000); Fiscal Year 2026: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2025: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000); Fiscal Year 2024: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2023: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 人工知能 / 地震 / 深層学習 / ビッグデータ / スロー地震

Outline of Research at the Start

本国際共同研究では、(A)地震波連続データからの地震波検出のための深層学習器の開発、(B)地震波連続データからの低周波微動検出のための深層学習器の開発、および(C)研究成果の公開という3項目を実施する。実施項目(A)および(B)においては、特定の地域の地震データによって学習済みの深層学習器に対し、他地域の地震データによるファインチューニングを実施することにより、地域性によらない汎用性の高い地震波・低周波微動検出のための深層学習器を構築する。実施項目(C)においては、本国際共同研究によって開発した深層学習器を論文にまとめて国際誌に発表するほか、開発したコードをGitHub等において公開する。