セミナー情報

【第61回AIセミナー】「地震 × AI：人工知能で進化する地震研究の最前線」

終了しました。

近年、機械学習、信号処理など人工知能（AI）技術の進展に伴い、地震研究へのAI技術の活用・導入、そして地震学と情報科学という異分野連携が国内外で行われるようになっています。こうした背景の中、令和3年度より文部科学省「情報科学を活用した地震調査研究プロジェクト（STAR-E）」が開始され、防災・減災という大きな社会課題の解決に向けて、AI・IoT・ビッグデータ処理等最先端の情報科学への期待がますます高まっています。本セミナーでは、STAR-Eの実施者であり、いち早くAI技術を活用した地震研究に取り組んでこられたお二人の先生に、これまでの研究成果や今後の展望についてご講演いただきます。

名称	【第61回AIセミナー】「地震 × AI：人工知能で進化する地震研究の最前線」
日時	2022年12月22日（木） 15:00 - 17:00
受付時間	接続可能時間：14:50-17:00
場所	Zoomウェビナーによるオンライン開催 ※お申し込み後に自動配信されるメールにて参加URLをご案内いたします。
定員	500
参加費用	無料
連絡先	人工知能セミナー窓口
注意事項・定員になり次第締切ります。・産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。・講演の録画やアップロードはご遠慮ください。

プログラム

15:00 - 16:00	日本の地震観測とその観測データへの機械学習の適用久保久彦（国立研究開発法人防災科学技術研究所　主任研究員）
	概要近年の発展著しい人工知能・機械学習は自然科学の分野においても浸透しつつあり、地震研究においても成果が着実に生み出されてきている。地震観測は陸域および海域の広範囲において実施されており、人工知能・機械学習をはじめとする最新の情報科学技術を駆使して観測ビックデータを解析することによって地震現象の解明や地震災害の防災・減災が進むことが期待されている。本講演では、防災科学技術研究所が運用する観測網を中心として日本の地震観測の状況を紹介するとともに、その観測データへの機械学習適用の一つとして地震による揺れの強さの予測に適用した事例を紹介する。
	略歴 2010年3月神戸大学理学部地球惑星科学学科卒業。2012年3月神戸大学大学院理学研究科地球惑星科学専攻修士課程修了。2015年3月京都大学大学院理学研究科地球惑星科学専攻（地球物理学分野）博士後期課程修了。博士（理学）取得。2015年4月防災科学技術研究所入所。特別研究員・研究員を経て2022年1月より現職。講演資料 PDF: 9,397KB
16:00 - 17:00	機械学習を活用した微小地震データの大量処理による地震発生場の物理的状態の推定内出崇彦（国立研究開発法人産業技術総合研究所　上級主任研究員）
	概要災害を引き起こすような大地震の発生を理解するためには、その物理的な背景を解明することが必要になる。地震発生場の物理的な状態は微小地震の性質にも反映されることを逆手に取って、微小地震の性質を利用して地震発生場の状態を推定する取り組みを行っている。微小地震は頻繁に発生するため、大量のデータによる推定が可能になることは利点であるが、そのデータ処理にかかる手間が膨大になるところが難点である。そこで、機械学習による自動処理手法を開発し、導入しつつあるところである。その一例として、大量の微小地震の震源メカニズム解（断層面と断層すべりの向きに対応）を用いて地殻内に働く応力を推定した例を紹介する。震源メカニズム解を求めるための地震波形処理において、機械学習を活用している。また、地下断層形状の推定について現在進行中のプロジェクトも紹介する。
	略歴東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻修了。博士（理学）。米国カリフォルニア大学サンディエゴ校スクリプス海洋研究所、京都大学防災研究所においてポスドクとして研究活動を行った後、2013年から産業技術総合研究所。2022年から現職。地震波形など観測データから震源物理を解明する「震源地震学」を専門としている。最近は機械学習を地震学に取り入れて研究を進めている。産総研エッジランナーズ採択。文部科学省STAR-Eプロジェクトの5つの研究課題のうち1つにおいて研究代表者を務め、人工知能研究センターと連携して研究を行っている。講演資料 PDF: 15,955KB

15:00 - 16:00	日本の地震観測とその観測データへの機械学習の適用久保久彦（国立研究開発法人防災科学技術研究所　主任研究員）
	概要近年の発展著しい人工知能・機械学習は自然科学の分野においても浸透しつつあり、地震研究においても成果が着実に生み出されてきている。地震観測は陸域および海域の広範囲において実施されており、人工知能・機械学習をはじめとする最新の情報科学技術を駆使して観測ビックデータを解析することによって地震現象の解明や地震災害の防災・減災が進むことが期待されている。本講演では、防災科学技術研究所が運用する観測網を中心として日本の地震観測の状況を紹介するとともに、その観測データへの機械学習適用の一つとして地震による揺れの強さの予測に適用した事例を紹介する。
	略歴 2010年3月神戸大学理学部地球惑星科学学科卒業。2012年3月神戸大学大学院理学研究科地球惑星科学専攻修士課程修了。2015年3月京都大学大学院理学研究科地球惑星科学専攻（地球物理学分野）博士後期課程修了。博士（理学）取得。2015年4月防災科学技術研究所入所。特別研究員・研究員を経て2022年1月より現職。講演資料 PDF: 9,397KB
16:00 - 17:00	機械学習を活用した微小地震データの大量処理による地震発生場の物理的状態の推定内出崇彦（国立研究開発法人産業技術総合研究所　上級主任研究員）
	概要災害を引き起こすような大地震の発生を理解するためには、その物理的な背景を解明することが必要になる。地震発生場の物理的な状態は微小地震の性質にも反映されることを逆手に取って、微小地震の性質を利用して地震発生場の状態を推定する取り組みを行っている。微小地震は頻繁に発生するため、大量のデータによる推定が可能になることは利点であるが、そのデータ処理にかかる手間が膨大になるところが難点である。そこで、機械学習による自動処理手法を開発し、導入しつつあるところである。その一例として、大量の微小地震の震源メカニズム解（断層面と断層すべりの向きに対応）を用いて地殻内に働く応力を推定した例を紹介する。震源メカニズム解を求めるための地震波形処理において、機械学習を活用している。また、地下断層形状の推定について現在進行中のプロジェクトも紹介する。
	略歴東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻修了。博士（理学）。米国カリフォルニア大学サンディエゴ校スクリプス海洋研究所、京都大学防災研究所においてポスドクとして研究活動を行った後、2013年から産業技術総合研究所。2022年から現職。地震波形など観測データから震源物理を解明する「震源地震学」を専門としている。最近は機械学習を地震学に取り入れて研究を進めている。産総研エッジランナーズ採択。文部科学省STAR-Eプロジェクトの5つの研究課題のうち1つにおいて研究代表者を務め、人工知能研究センターと連携して研究を行っている。講演資料 PDF: 15,955KB