生成AIと数値モデリングを用いた高解像度津波被害評価技術の開発

• 研究課題/領域番号: 26K07960
• 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: 東北大学
• 研究代表者: Adriano Bruno 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (40831889)
• 研究期間 (年度): 2026-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2026年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2028年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2027年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026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: 津波の浸水深 / 画像超解像 / 生成AIモデル

研究開始時の研究の概要

本研究の目的は、生成AIモデルと津波数値シミュレーションを融合し、準リアルタイムで空間解像度1.0m以下の高精度な「ハイブリッド型津波被害評価フレームワーク」を構築することである。具体的には以下の3点を行う。①マルチスケールのシミュレーションデータを学習した生成AIにより、中解像度の浸水場を超高解像度の空間予測へとアップサンプリングする。②AI出力に数値モデリングの物理的制約を組み込み、浸水深、流速、建物単位の被害確率における物理的な整合性を担保する。③過去の津波事象（2024年能登半島地震等）や想定シナリオを用いた都市化沿岸域でのケーススタディを通じ、本手法の有効性を実証・評価する。