深層学習による地震の揺れのリアルタイム予測

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本課題は，地震発生時に各地の揺れ（地震動）をリアルタイム予測する新しい方法論を提案するものである．揺れが到達する前に地震動が予測できれば，様々な形の新しい地震防災技術への応用が期待できる．本研究目的を達成するために，機械学習の一つである深層学習を利用する．多数の地震計を一時的に展開して十分な数の地震記録を収集する．続いて，常設の地震観測所で得られた地震記録を入力とし，臨時で設置した地震計の記録を出力とする深層学習モデルを，大量の地震記録に基づいて学習させる．十分に学習の進んだ深層学習モデルを用いれば，時々刻々と記録される揺れから各地の揺れをリアルタイム予測することが実現できる．令和4年度は，時系列データに対する汎用的な機械学習モデルの構築をはかるため，LSTMやTCNといった複数の深層学習に用いられる要素について学習性能を検討した．研究チームでこれまで用いていたLSTMによる方法は十分な性能が見込まれないが，TCNによる方法は簡単な問題において波形のような時系列データをよく学習できることがわかった．TCNは可変長データの取り扱いに配慮が必要ではあるが，本研究の目的においては有用である可能性が示された．また，データが稠密に得られない場合にも物理法則を導入することで学習効率を向上させるため，PINNによる深層学習モデルについて検討をはじめた．