深層学習による次世代型震源決定システムの構築

• 研究課題/領域番号: 25K17482
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分17040:固体地球科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 加藤 慎也 東京大学, 地震研究所, 特任研究員 (60984523)
• 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: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2027年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 深層学習 / 震源決定 / 波動伝播 / 深部低周波地震

研究開始時の研究の概要

本研究では、深層学習の一種であるNeural Operatorを用いて波動伝播を高速・高精度に再現し、走時を用いずに震源を特定する新たな手法を開発する。従来は走時の読取が困難な深部低周波微動や多数の余震の震源決定が課題であったが、本手法では観測波形の逆伝播により個々の震源を高精度に分離・特定できるため、地震活動の理解を飛躍的に向上させることが期待される。