Scientific Machine Learningで切り拓く地震研究の新展開

• 研究課題/領域番号: 25K01084
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分17040:固体地球科学関連
• 研究機関: 東北大学
• 研究代表者: 加納 将行 東北大学, 理学研究科, 助教 (10739056)
• 研究分担者: 佐藤 大祐 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(地震津波予測研究開発センター), 研究員 (40981486) ; 縣 亮一郎 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 海域地震火山部門(地震発生帯研究センター), 研究員 (80793679) ; 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円); 2028年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円); 2027年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円); 2026年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円); 2025年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
• キーワード: 科学的機械学習 / 地殻変動 / 地下構造 / 物理情報 / 断層すべり

研究開始時の研究の概要

本研究では、Scientific Machine Learning（SciML）と呼ばれる、機械学習と物理法則の融合により、従来手法では解けなかった問題の解決とさらなる現象の理解の深化を目指す方法論を用いて、地震研究の更なる深化を目指す。特に、地下構造・地殻変動・震源過程といった断層すべりとそれに起因する諸現象の解明に共通となるSciML手法群と、実データへの適用を通した統合的共通解析基盤の開発及び運用を目指す。