| 研究課題/領域番号 |
17H03316
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
水工学
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| 研究機関 | 関西大学 |
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研究代表者 |
高橋 智幸 関西大学, 社会安全学部, 教授 (40261599)
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| 研究分担者 |
奥村 与志弘 関西大学, 社会安全学部, 准教授 (80514124)
河野 和宏 関西大学, 社会安全学部, 准教授 (60581238)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2019年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2018年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2017年度: 8,190千円 (直接経費: 6,300千円、間接経費: 1,890千円)
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| キーワード | 機械学習 / ニューラルネットワーク / 津波波源断層モデル / 津波シミュレーション / 津波観測 / 津波被害 / 波源断層モデル / 南海トラフ巨大地震津波 / 深層学習 / 転移学習 / 多数津波シナリオ / 津波数値モデル / 津波伝播シミュレーション / 津波浸水シミュレーション / 建物被害 / Convolutional LSTM / 津波 / 人工知能 / 自然災害 / 防災 |
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| 研究成果の概要 |
津波波源を正確かつ迅速に把握することは、津波警報の更新のみならず、救助などの災害対応にも重要である。津波波源推定には観測データを用いた逆解析が有効だが、専門家が多数のデータを元に試行錯誤を繰り返しているのが現状である。大量の複雑な情報から特徴量を抽出し、隠されている法則を導き出す作業は機械学習が得意とするところである。そこで、機械学習により観測データから津波波源を推定する技術を開発した。
波源断層モデルと模擬観測水位データのセットを教師データとして、ニューラルネットワークに深層学習を適用した。学習済みモデルに模擬観測データを与えると各シナリオの断層パラメータが推定可能であることを検証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
巨大津波災害においては、様々な物理的・人的要因が複雑に影響しあって被害を拡大させる。よって、大量の複雑な情報を分析する必要があり、人工知能の活用が期待される分野であるが、現状ではほとんど導入されていない。本研究は津波研究の中心となる津波波源に対して機械学習の適用を試みたものであり、その学術的意義は高いと考えられる。
また、津波波源は津波警報やハザードマップなどの津波防災技術の基礎になるものである。よって、津波波源を機械学習により迅速に調べることができるようになれば、津波防災実務への貢献も期待される。
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