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）を高精度に推定する人工知能（AI）技術を世界で初めて開発しました。 AI技術のひとつである深層ニューラルネットワーク*3 を活用して、多数の地点の地震データおよび微動データを学習させることで、単点での微動データから自動的に地盤増幅特性を推定する手法を提案しました。 微動はいつでもどこでも計測可能なことから、詳細な地盤調査や長期間の地震観測を実施することなく、簡便に地盤増幅特性を推定することが可能となり、将来の強震動予測の高精度化に資するものと期待されます。 概要 　広島大学大学院先進理工系科学研究科のPan Da大学院生、三浦弘之准教授、九州大学大学院人間環境学研究院の神野達夫教授、重藤迪子助教および中国電力株式会社の阿比留哲生らによる研究グループは、人工知能（AI）技術のひとつである深層ニューラルネットワークを用いて、地盤の微動データから地震時の地盤増幅特性を自動的かつ高精度に推定する技術を開発しました。 　本技術により、ボーリング調査や長期間の地震観測を実施することなく、普段の揺れを単点で計測するだけで簡便に地盤増幅特性を得ることができるため、将来の地震に対して精度の高い強震動予測が可能になるものと期待されます。 　本研究成果をまとめた論文が、米国地震学会の学術雑誌「Bulletin of the Seismological Society of America (BSSA)」に採択され、2022年4月5日に米国地震学会のライブラリにオンライン掲載されました。 MHVRから地盤増幅特性を推定する深層ニューラルネットワークの模式図 用語解説 *1　微動：地盤は風や波浪などの自然活動、交通振動や工場などの人間活動の影響を受け、地震がなくても普段から非常に小さい振幅（髪の毛1本分程度）で揺れており、この揺れは微動と呼ばれています。微動は機材さえあればいつでもどこでも計測可能であることから、地盤の特徴を簡便に把握するために用いられています。 *2　地盤増幅特性：周波数と増幅率の関係を表します。増幅率は、地震波（ここではS波）の振幅が地震基盤と呼ばれる硬質な基盤から地表面まで伝播する間に増幅される度合いを表します。地盤増幅特性は揺れやすさとも呼ばれ、局所的に大きく変化する場合もあることから、きめ細かな強震動予測を実施するには不可欠な情報となっています。 *3　深層ニューラルネットワーク：AI技術のひとつであり、深層学習とも呼ばれます。人間の神経細胞を模した多数の処理層を通して、あらかじめ与えたデータに対して順伝播と逆伝播を何度も繰り返し学習させることで、正解となるデータを精度良く再現するモデルを表します。近年では、代表的なAI技術として、画像認識や音声認識などの分野で幅広く利用されています。 本研究についての詳細はこちら 論文情報 論文題目：Deep Neural Network-based Estimation of Site Amplification Factor from Microtremor 著者：Pan Da1、 三浦 弘之1、 神野 達夫2、 重藤迪子2、 阿比留哲生3 　  1: 広島大学 大学院先進理工系科学研究科 建築学プログラム      2: 九州大学 大学院人間環境学研究院 都市・建築学部門      3: 中国電力株式会社 管財部門 掲載雑誌：Bulletin of the Seismological Society of America DOI: https://doi.org/10.1785/0120210300 研究に関するお問い合わせ先 人間環境学研究院　神野　達夫　教授 人間環境学研究院　重藤　迪子　助教 ツイート 一覧に戻る トップページ ニュース 研究成果 AI技術により普段の地盤の揺れから地震時の揺れやすさを自動的に推定する技術を開発 研究成果 Humanities & Social Sciences Art & Design Life & Health Math & Data Physics & Chemistry Materials Technology Environment & Sustainability 年別 2024年 2023年 2022年 2021年 2020年 2019年 2018年 2017年 2016年 2015年以前 九州大学Kyushu University〒819-0395 福岡市西区元岡744 お問い合わせ | アクセス 採用情報 学部・大学院等 国際交流・留学 資料請求 入試・入学 ニュース サイトポリシー 研究・産学官連携 イベント サイトマップ キャンパスライフ 九州大学について COPYRIGHT © KYUSHU 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