[1L3-OS-17] 地震研究と人工知能

[1L3-OS-17-04] 地震動の深層生成モデルとマルチタスクガウス過程回帰を組み合わせた構造物の地震応答解析のサロゲートモデル構築

〇松本 雄馬¹、八百山 太郎¹、李 尚元¹、肥田 剛典²、糸井 達哉¹ (1. 東京大学、2. 茨城大学)

キーワード：地震応答解析、ガウス過程回帰、サロゲートモデル

構造物の耐震性能の詳細な評価には、地震動の時刻歴データを入力とした応答解析による評価が有効である。その際、地震にまつわる不確実性を考慮するために確率論的な評価に基づく入力用の地震動データの選定・作成手法が提案されている。構造物に大きな影響を与えるような地震動について検討するためには、確率論的な評価に基づいて想定される様々な特徴を有する地震動データについて時刻歴応答解析を行うことが望ましい。しかしながら、そのような多数の地震動データを用いた応答解析は計算コストの点から非効率的で困難となる場合がある。そこで本研究では、著者らがこれまでに構築した地震動時刻歴データの深層生成モデルの潜在変数を活用したマルチタスクガウス過程回帰モデルを構築することで、構造物の時刻歴応答解析のサロゲートモデルを提案する。確率的に生成された地震動時刻歴データのデータセットを対象として、少数の応答解析結果を基にサロゲートモデルの構築を行い、新たな地震動データに対する構造物の応答を回帰モデルで予測するとともに、構造物に影響を与える地震動の効率的な探索を試みる。