大規模地震観測データの並列GPU学習基盤フレームワークの開発
大规模地震观测数据并行GPU学习基础框架开发
基本信息
- 批准号:22K03768
- 负责人:
- 金额:$ 2.58万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究では地震や低周波地震・超低周波地震等のイベント自動検出技術の高度化を目指し、新しい深層学習モデル創出に必須となる、数百TBクラスの連続波形データを並列GPU学習・推定可能とする地震学向け深層学習フレームワークを開発する。今年度は以下の研究を進めた。並列深層学習フレームワーク初版の開発を進め、ヘテロアーキテクチャ(ベクトルエンジン、CPU、GPU)スパコンであるES4において、ES4GPUで稼働させるための開発、および最適化を進めた。開発中の並列深層学習フレームワークを評価するためには、実際に評価対象となる教師データセットが必要である。そのため、南海トラフ沖海底観測網(DONET)のデータのうち20TB前後の連続観測データを連携者より受領して解析を行った。そして、DONETが採用している連続波形記録およびイベントの記録システムであるWINシステムのDONETデータを、深層学習向けの教師データセットへ変換するプログラムを開発した。ES4GPUで高効率に並列学習プログラムを稼働させるために必要となるデータフォーマットを検討して初版を決定し、そのフォーマットへの変換を行える機能を持つプログラムである。初版としてまずこの20TB程度のデータでフレームワークを用いて並列学習を進め、次年度の準備を整えた。次年度は、教師データセットへ変換するプログラムの整合性の検証を重点的に行ってから、実際にイベント検出などの深層学習を行い、残課題や性能上の問題点の洗い出しを行う予定である。
This study で は earthquake や low frequency, low frequency earthquake etc. の イ ベ ン ト automatic 検 technology の を empirically refers し, new し い deep learning モ デ ル hit に must と な る, hundreds of TB ク ラ ス の even 続 waveform デ ー タ を tied for the GPU learning, presumption may と す る seismology to deep learning フ け レ ー ム ワ ー ク を open 発 す る. This year めた the following を studies を into めた. Tied for deep learning フ レ ー ム ワ ー ク) の open 発 を め, ヘ テ ロ ア ー キ テ ク チ ャ (ベ ク ト ル エ ン ジ ン, CPU and GPU) ス パ コ ン で あ る ES4 に お い て, ES4GPU で grain 働 さ せ る た め の 発, お よ び optimization を into め た. Open 発 の tied for deep study フ レ ー ム ワ ー ク を review 価 す る た め に は, the event be に 価 like と seaborne な る teachers デ ー タ セ ッ ト が necessary で あ る. そ の た め, the south China sea ト ラ フ blunt submarine 観 observation network (DONET) の デ ー タ の う ち の even before and after 20 terabytes 続 観 measuring デ ー タ を who connect with よ り receiving し analytical line を っ て た. そ し て, DONET が using し て い る even 続 waveform recording お よ び イ ベ ン ト の record シ ス テ ム で あ る WIN シ ス テ ム の DONET デ ー タ を, deep study to the け の teachers デ ー タ セ ッ ト へ variations in す る プ ロ グ ラ ム を open 発 し た. Tied for learning プ ES4GPU で high working rate に ロ グ ラ ム を grain 働 さ せ る た め に necessary と な る デ ー タ フ ォ ー マ ッ ト を beg し 検 て) を decided し, そ の フ ォ ー マ ッ ト へ の variations in line を え る function を hold つ プ ロ グ ラ ム で あ る. 20 terabytes) と し て ま ず こ の degree の デ ー タ で フ レ ー ム ワ ー ク を with い て parallel learning を め, annual の prepare を whole え た. Annual は, teachers デ ー タ セ ッ ト へ variations in す る プ ロ グ ラ ム の integrated の 検 line card を key に っ て か ら, be interstate に イ ベ ン ト 検 out な ど の line deep learning を い や, the subject performance の い washing out し の problem points on the line を う designated で あ る.
项目成果
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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
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专利数量(0)
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杉山 大祐其他文献
Detection of Multiple Earthquakes by Using Theoretical Seismograms as Training Dataset of Machine Learning
使用理论地震图作为机器学习训练数据集检测多地震
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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坪井 誠司
Applications of Convolutional Neural Network to the important Earth Science problems
卷积神经网络在地球科学重要问题中的应用
- DOI:
- 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
杉山 大祐;坪井 誠司;行竹 洋平;杉山 大祐 - 通讯作者:
杉山 大祐
理論地震波形記録の時空間伝搬を教師データとした3DCNNによる箱根火山地域の震源決定
使用理论地震波形记录的时空传播作为训练数据,使用 3D CNN 确定箱根火山区的震源
- DOI:
- 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
杉山 大祐;坪井 誠司;行竹 洋平 - 通讯作者:
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理論地震波形記録の時系列空間伝搬を教師データとした3DCNNを用いた機械学習による震源決定
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- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
杉山 大祐;坪井 誠司;行竹 洋平;杉山 大祐;杉山 大祐 - 通讯作者:
杉山 大祐
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通过运行频谱图像识别识别地震和低频震颤信号
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
中野 優;杉山 大祐;堀 高峰;桑谷 立;坪井 誠司 - 通讯作者:
坪井 誠司
杉山 大祐的其他文献
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相似海外基金
深部マグマ供給過程の解明に向けた深部低周波地震の発生過程・震源決定解析の高度化
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- 批准号:
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