研究課題/領域番号 |
23K26356
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分25030:防災工学関連
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研究機関 | 九州大学 |
研究代表者 |
浅井 光輝 九州大学, 工学研究院, 准教授 (90411230)
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研究分担者 |
笠間 清伸 九州大学, 工学研究院, 教授 (10315111)
田中 聖三 広島工業大学, 工学部, 准教授 (10439557)
三目 直登 筑波大学, システム情報系, 助教 (10808083)
山野井 一輝 京都大学, 防災研究所, 助教 (30806708)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
9,230千円 (直接経費: 7,100千円、間接経費: 2,130千円)
2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2025年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2024年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
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キーワード | 粒子法 / 機械学習 / 被害予測 / エミュレータ |
研究開始時の研究の概要 |
防災・減災対策は、経験知として高度化してきた。しかし、最悪の災害シナリオを事前に想定し、合理的な対策を未然に打つべきである。地球温暖化の影響から毎年のように頻発する豪雨、発生確率が年々と高まる南海トラフ地震、またはそれらが複合した未曾有の災害と対峙していくには、経験知に替わる新たな未来知が必要であろう。そこで本課題では、これまでに長年培われてきた物理の経験知を埋め込んだ新たなデータインフォマティックスPEDI 「Physics Embedded Data Informatics」を構築し、災害規模、対策の有効性などの未来を事前に知る“未来知”のリアルタイム化を図る。
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