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2023 年度 実施状況報告書

人工知能による地震ビッグデータ解析技術の高度化に関する国際共同研究

研究課題

研究課題/領域番号 23KK0181
研究機関東京大学

研究代表者

長尾 大道  東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)

研究分担者 徳田 智磯  東京大学, 地震研究所, 特任助教 (30748786)
Mendo・Perez Gerardo・Manuel  東京大学, 地震研究所, 特任研究員 (10978779)
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) 2023-09-08 – 2027-03-31
キーワード地震 / 人工知能 / 国際共同研究
研究実績の概要

地震学においても、人工知能によるデータ解析やモデリング(以下、地震AI)研究が世界で競争的に実施されている。本国際共同研究の目的は、世界最先端の地震AI研究を実施している米国・カリフォルニア工科大学(以下、Caltech)のZachary E. Ross博士を海外共同研究者とし、日米が連携して世界の地震AI研究を主導することをねらうとともに、両国間の地震AI研究者の人的交流を活発化させ、特に日本の若手研究者に国際経験を積ませることにある。
研究開始初年度となる2023年度は、当初の計画通り、事前準備として2023年12月に本国際共同研究に参画する日本側の研究代表者、研究分担者3名、および東京大学大学院情報理工学系研究科の大学院生1名の計5名がCaltechを1週間にわたって訪問し、Ross博士を中心とする米国側の研究者と複数回にわたる意見交換会を実施した。意見交換会では、両国における地震AI研究の進捗状況について報告した後、今後の具体的な国際共同研究の進め方について議論した。特に、2024年12月を予定していたRoss博士の来日を同年4月に前倒しし、本国際共同研究を加速させることを決定した。また、当初の計画通り、2024年後半に研究分担者1名を2ヶ月程度にわたってCaltechに派遣し、国際共同研究を実施することを確認した。さらには、Caltechのセミナーにおいて、研究代表者が日本の地震AI研究に関する講演を行なった。
本国際共同研究を契機に、2024年1月に東京大学地震研究所とCaltechとの間で、地震研究全般にわたる人的交流の活性化を趣旨とする国際交流協定を締結するに至った。本協定においては、研究代表者とRoss博士が、日米それぞれの幹事教員を務めている。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

1: 当初の計画以上に進展している

理由

2023年度は、日本側の研究者5名が12月に海外共同研究者のRoss博士が在籍するCaltechを訪問し、当初の計画を達成した。
その上、2024年12月に予定していたRoss博士の来日を同年4月に早めることにより、本国際共同研究を加速させることが決定したほか、当初は計画していなかった東京大学地震研究所とCaltechとの間の国際交流協定の締結に尽力など、当初の計画以上の成果を挙げることができた。

今後の研究の推進方策

2024年度は、CaltechのRoss博士および大学院生2名を東京大学地震研究所に招聘し、具体的な国際共同研究について立案する。また、当初の計画通り、2024年後半に研究分担者1名をCaltechに2ヶ月程度派遣し、地震AIに関する国際共同研究を実施する。

次年度使用額が生じた理由

航空運賃上昇等に伴い、2023年12月のCaltechを訪問した5名の旅費の総額が当初計画よりも大幅に上回ったため、本国際共同研究と親和性の高い別予算から支出することとした。そのため、2023年度の使用額が当初計画よりも減ることとなった。2024年度に予定している研究分担者1名のCaltech派遣の旅費が、やはり当初計画よりも上回る見込みのため、次年度への繰越金をこれに充てる。

  • 研究成果

    (18件)

すべて 2023 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (13件) (うち国際学会 6件、 招待講演 1件) 備考 (2件)

  • [国際共同研究] カリフォルニア工科大学(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      カリフォルニア工科大学
  • [雑誌論文] 混合ウィシャートモデルに基づくマルチプル・クラスタリングによる低周波地震検出のための観測点選択2023

    • 著者名/発表者名
      徳田智磯, 長尾大道
    • 雑誌名

      応用統計学

      巻: 52 ページ: 99-112

    • DOI

      10.5023/jappstat.52.99

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Seismic-phase detection using multiple deep learning models for global and local representations of waveforms2023

    • 著者名/発表者名
      Tokuda, T. and H. Nagao
    • 雑誌名

      Geophysical Journal International

      巻: 235 ページ: 1163-1182

    • DOI

      10.1093/gji/ggad270

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Seismic-phase detection using multiple deep learning models for global and local representations of waveforms2023

    • 著者名/発表者名
      Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, H. Tsuruoka, and K. Obara
    • 学会等名
      Asia Oceania Geosciences Society, The 20th Annual Meeting
    • 国際学会
  • [学会発表] Seismic-phase detection using multiple deep learning models for global and local representations of waveforms2023

    • 著者名/発表者名
      Tokuda, T. and H. Nagao
    • 学会等名
      Asia Oceania Geosciences Society, The 20th Annual Meeting
    • 国際学会
  • [学会発表] Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network2023

    • 著者名/発表者名
      Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, H. Tsuruoka, and K. Obara
    • 学会等名
      The International Union of Geodesy and Geophysics, The 28th General Assembly
    • 国際学会
  • [学会発表] Seismic-phase detection using multiple deep learning models for global and local representations of waveforms2023

    • 著者名/発表者名
      Tokuda, T. and H. Nagao
    • 学会等名
      The International Union of Geodesy and Geophysics, The 28th General Assembly
    • 国際学会
  • [学会発表] Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network2023

    • 著者名/発表者名
      Nagao, H., R. Kaneko, S. Ito, H. Tsuruoka, and K. Obara
    • 学会等名
      European Geosciences Union General Assembly
    • 国際学会
  • [学会発表] Two-stage approach for transfer learning of seismic-phase detection model to a small sample size data via multiple-clustering-based classification2023

    • 著者名/発表者名
      Tokuda, T. and H. Nagao
    • 学会等名
      American Geophysical Union Fall Meeting
    • 国際学会
  • [学会発表] 少量データに適用可能な地震波検出モデルの転移学習:マルチプル・クラスタリングを用いた二段階アプローチ2023

    • 著者名/発表者名
      徳田智磯, 長尾大道
    • 学会等名
      日本地震学会秋季大会
  • [学会発表] 混合ウイシャートモデルに基づくマルチプル・クラスタリングによる低周波地震検出のための観測点選択2023

    • 著者名/発表者名
      徳田智磯, 長尾大道
    • 学会等名
      統計関連学会連合大会
  • [学会発表] 人工知能による地震研究の新展開2023

    • 著者名/発表者名
      長尾大道
    • 学会等名
      人工知能学会全国大会
    • 招待講演
  • [学会発表] 残差学習に基づく地震波形紙記録からの低周波微動の検出2023

    • 著者名/発表者名
      金子亮介, 長尾大道, 伊藤伸一, 鶴岡弘, 小原一成
    • 学会等名
      人工知能学会全国大会
  • [学会発表] You Only Search Once: An alternative framework to detect slow earthquakes2023

    • 著者名/発表者名
      Gerardo Manuel Mendo Pérez, 長尾 大道
    • 学会等名
      日本地震学会秋季大会
  • [学会発表] Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network2023

    • 著者名/発表者名
      金子亮介, 長尾大道, 伊藤伸一, 鶴岡弘, 小原一成
    • 学会等名
      日本地球惑星科学連合大会
  • [学会発表] 地震波形の全体・局所領域に対する複数の深層学習モデルを統合した地震検出手法2023

    • 著者名/発表者名
      徳田智磯, 長尾大道
    • 学会等名
      日本地球惑星科学連合大会
  • [備考] 東京大学地震研究所 長尾・伊藤研究室

    • URL

      https://www.eri.u-tokyo.ac.jp/people/nagaoh/

  • [備考] 文科省STAR-Eプロジェクト 東大研究課題「人工知能と自然知能の対話・協働による地震研究の新展開」

    • URL

      https://www.eri.u-tokyo.ac.jp/project/SYNTHA-Seis/

URL: 

公開日: 2024-12-25  

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