物理と深層学習による地殻変動解析
－柔軟な地震モデリング手法の発展に期待－
理化学研究所（理研）革新知能統合研究センター防災科学チームの岡﨑智久研究員、上田修功チームリーダーらの共同研究チームは、物理法則を組み込んだ深層学習による革新的な地殻変動解析を実現しました。
本研究成果は、地震の発生過程の解明や将来の地震発生ポテンシャルの評価に向けた、深層学習による新たな解析方法の発展に貢献すると期待できます。
従来の地殻変動解析では、解析領域を単純な「メッシュ」に分割しコンピュータで計算します。しかし、複雑な地形や地下構造を正確に表現するには、細分化された多くのメッシュが必要とされるため、計算量が膨大になるという問題がありました。
今回、共同研究チームは、深層学習に物理法則の情報を組み込むことにより、地震に伴う地殻変動の新たなモデリングの手法を考案しました。この手法では、地殻の「連続的な」変動を柔軟にモデル化できるため、これまで困難だった複雑な地下構造など、多様な問題設定における地震解析研究が進展すると考えられます。
本研究は、科学雑誌『Nature Communications』オンライン版（11月19日付）に掲載されました。
物理法則を組み込んだ深層学習による地殻変動解析
論文情報
＜タイトル＞
Physics-informed deep learning approach for modeling crustal deformation
＜著者名＞
Tomohisa Okazaki, Takeo Ito, Kazuro Hirahara, Naonori Ueda
＜雑誌＞
Nature Communications
共同研究チーム
理化学研究所 革新知能統合研究センター 防災科学チーム
研究員 岡﨑智久
嘱託職員 平原和郎
チームリーダー 上田修功
名古屋大学大学院 環境学研究科 附属地震火山研究センター
准教授 伊藤武男
詳細は、理化学研究所（広報室）のホームページをご覧ください。
