3.9.4 CREST次世代インテリジェント地震波動解析プロジェクト

 日本には,国の機関等が整備した数千点の観測点で得られる高精度地震計測データのほか,建造物,電気・ガス等のライフライン,スマートフォンが持つ加速度計等のデータが存在しており,これらを活用する次世代の地震計測ビッグデータベースが構築されつつある.最先端ベイズ統計学に基づいて,これらの多種多様な地震計測データを包括的に解析するためのアルゴリズム群を開発し,地震防災・減災や地震現象の解明に役立てることを目的とするプロジェクトが,科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業CRESTの研究領域「計測技術と高度情報処理の融合によるインテリジェント計測解析手法の開発と応用」(略称:「情報計測」CREST)における研究課題「次世代地震計測と最先端ベイズ統計学との融合によるインテリジェント地震波動解析」(略称:iSeisBayes)として,2017年10月に発足した.本研究課題は,地震研究所の地震学の専門家と,東京大学大学院情報理工学系研究科の統計学の専門家との異分野交流プロジェクトであり,2023年3月までの5.5か年にわたって実施される.2020年度からは,東北大学大学院工学研究科の流体力学の専門家グループが新規加入し,同分野において用いられているスパースセンシングなどの新しい情報科学技術に基づく地震データ解析アルゴリズムの開発を行っている.2021年は,開発した地震解析手法の性能を評価するためのデータセットを公開し,深層学習に基づく地震波自動検出アルゴリズムや新規統計量の導入に基づく深部低周波微動検出アルゴリズム等,本研究課題で開発した新しい地震データ解析技術を既存の解析システムに実装する準備を開始した.また,強震動予測等において重要な地震の応力降下量の推定法,地殻内の地震波速度不連続性に適合的な正則化による地震波トモグラフィ,首都圏周辺の地震観測網データに基づいて地表面における地震波の時空間発展をイメージングするための地震波動場再構築手法,情報科学的手法に基づく地震観測点選択アルゴリズムの開発を継続的に進めている.さらには,科学技術振興機構が主催する情報計測オンラインセミナーシリーズにおいて,本研究課題に参画する3名の教員が一般向け講演を行い,研究成果を広く国民に周知することにも努めた.

 本研究課題には,計算地球科学研究センターの他,地震予知研究センター,観測開発基盤センター,地震火山情報センターの教員と研究員が参加している.

[情報計測] 計測技術と高度情報処理の融合によるインテリジェント計測・解析手法の開発と応用プログラム概要
https://www.jst.go.jp/kisoken/crest/research_area/ongoing/bunyah28-3.html

H29年度採択課題:次世代地震計測と最先端ベイズ統計学との融合によるインテリジェント地震波動解析
https://www.jst.go.jp/kisoken/crest/project/1111092/1111092_2017.html

iSeisBayesホームページ
http://www.eri.u-tokyo.ac.pj/project/iSeisBayes/