上田 修功 (Ph.D.)
役職
チームディレクター
メンバー
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チームディレクター上田 修功
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研究員高橋 温志
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研究員Bahareh Kalantarghorashi Harandi
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基礎科学特別研究員Nicolas Christian Guy Chartier
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嘱託職員平原 和朗
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客員研究員市村 強
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客員研究員八谷 大岳
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客員研究員岡﨑 智久
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客員研究員Iyan Eka Mulia
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客員研究員宮本 崇
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客員研究員長尾 大道
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研究パートタイマーII笠原 悠介
研究紹介
防災科学チームは、人工知能（AI）とデータ科学を基盤として地震・津波・豪雨などの自然災害の予測や被害軽減を目指す研究チームです。大規模シミュレーション、観測データ解析、機械学習、物理インフォームドAIなどを組み合わせ、災害発生メカニズムの理解やリアルタイム予測技術の高度化に取り組んでいます。スーパーコンピュータや衛星・センサーデータを活用し、防災・減災に資する次世代AI基盤の構築を推進しています。
研究主分野
人工知能（AI）、機械学習、データ科学、防災科学、計算科学
研究分野
地震学、津波工学、気象・気候科学、数値シミュレーション、高性能計算（HPC）、リモートセンシング、IoT・センサーネットワーク、数理最適化、統計科学、デジタルツイン、防災情報学
研究テーマ
· 地震・津波予測のためのAI研究
地震波形や地殻変動データを用いた機械学習・深層学習による地震動・津波の高速予測。
· 物理インフォームドAI（Physics-Informed AI）
物理法則とニューラルネットワークを融合し、シミュレーションと観測を統合した高精度モデリング。
· 大規模シミュレーションとHPC活用
スーパーコンピュータを用いた災害シミュレーション高速化とAIサロゲートモデルの開発。
· マルチモーダル防災データ解析
衛星画像、IoTセンサー、気象・地震観測データを統合した異常検知・被害推定。
地震波形や地殻変動データを用いた機械学習・深層学習による地震動・津波の高速予測。
· 物理インフォームドAI（Physics-Informed AI）
物理法則とニューラルネットワークを融合し、シミュレーションと観測を統合した高精度モデリング。
· 大規模シミュレーションとHPC活用
スーパーコンピュータを用いた災害シミュレーション高速化とAIサロゲートモデルの開発。
· マルチモーダル防災データ解析
衛星画像、IoTセンサー、気象・地震観測データを統合した異常検知・被害推定。
研究室オリジナルサイトURL
理研サイトの研究室ページURL
紹介動画
成果報告ポスター
研究成果
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