| 研究課題/領域番号 |
20K11949
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
五十嵐 康彦 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40733085)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 機械学習 / スパースモデリング / 深層学習 / 津波高即時予測 / 即時津波高予測 / べき乗則 / 多層パーセプトロン / ガウス過程回帰 / 海底地震 / 能動学習 / 海底地震津波観測網 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
津波高の即時予測において，予め津波シミュレーションを多数のシナリオについて計算しデータベースを用いた予測が行われている．従来の最適なシナリオをデータベースから検索して津波予測をする場合，シミュレーションで仮定しているシナリオの仮定は実際のシナリオと乖離してしまう．そこで本研究課題では，シナリオ混合による広範囲の津波高即時予測の精緻化を機械学習によって行い，徳島県での津波予測システムのプロトタイプに組み込みを目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，津波シミュレーションを精緻化するとともに,多値ガウス過程回帰を用いたシナリオ混合による広範囲の津波高即時予測の精緻化を行い，シナリオ混合のアプローチの実用化を推進する研究を行った．具体的には，まず，津波高予測の精度向上を行うためにも，地震時の滑り分布を現実に存在しうる非一様な滑り分布として津波シミュレーションを行った．次に，紀伊半島沖の海底水圧センサにおける最大津波高さと到達時間を用いたガウス過程回帰による沿岸津波高さの高精度予測を可能にした.最後に,大津波災害時の緊急対応では，救助活動のために陸地の浸水深推定のための深層学習を用いた津波の浸水深推定の予測モデル構築を行った．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
今回構築した津波高予測のための高精度シミュレーション及び、津波高即時予測手法は，高速計算や大規模データベースを必要としない,軽量で堅牢な予測システムを構築できる．現在,大規模な津波予測システムが主流になりつつあるが,大災害時の不測の事態を緩和するためにこのようなスタンドアロン型の予測システムを持つことは有益であると考えている．
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