深層学習による地震の揺れのリアルタイム予測

利用深度学习实时预测地震震动

基本信息

  • 批准号:
    21K18791
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.08万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-07-09 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

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.
这项任务是提出一种新的方法,以预测地震的各个地方的震动(地震运动)。如果可以在摇晃到达之前预测地震运动,则可以预期将其应用于各种新的地震预防灾难技术。为了实现这一研究目的,请使用深度学习,这是机器学习之一。暂时部署大量地震仪,以收集足够数量的地震记录。随后,在永久地震天文台记录的临时地震计的深度学习模型基于大量基于大量地震记录的地震记录。使用良好开发的深度学习模型,可以从有时每时每刻都记录下来的摇动中实现各个地方的震动。在FY2的FY21中,检查了用于多个深度学习的元素,例如LSTM和TCN,以构建一个通用的可使用机器学习模型,以用于时间序列数据。尽管在研究团队中使用的LSTM方法是不够的,但是已经发现TCN方法可以很好地学习时间表数据,例如简单问题中的波形。尽管在处理可变的长数据时需要考虑TCN,但在本研究的目的中可能很有用。此外,为了通过引入物理定律提高学习效率,即使没有获得数据密集,我们已经开始考虑使用PINN的深度学习模型。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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  • DOI:
    10.1029/2022gl098029
  • 发表时间:
    2022-05
  • 期刊:
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Y. Kaneko;H. Goto
  • 通讯作者:
    Y. Kaneko;H. Goto
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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    岩波光保

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