Breaking the tradeoff between prediction accuracy and warning time in earthquake early warning using Transformer-based Bayesian inference

• 研究課題/領域番号: 25K08229
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 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
• 研究機関: 統計数理研究所
• 研究代表者: Wu Stephen 統計数理研究所, 先端データサイエンス研究系, 准教授 (70804186)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2027年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2026年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: 緊急地震速報 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

We aim to improve Earthquake Early Warning (EEW) systems by using Transformers, a type of AI, to speed up complex physics-based models. This could give more accurate warnings faster, helping save lives and reduce damage by better balancing warning time and prediction accuracy.