[S-CG60] 機械学習による固体地球科学における現象及び理論の発見に向けて

コンビーナ:内出崇彦(産業技術総合研究所地質調査総合センター活断層・火山研究部門)、小寺祐貴(気象庁気象研究所)、久保久彦(国立研究開発法人防災科学技術研究所)

近年の機械学習技術（深層学習を含む）は様々な分野で革新的な成果を挙げつつある．例えば，データ分類，パターン認識，データ回帰といった技術の固体地球科学への応用は現在進められているところである．一方，深層学習の結果がどうして得られたのか解釈することが難しいという問題は依然として抱えている．
このセッションは，固体地球科学の様々な分野における機械学習の応用例を一堂に会することで，今後の発展に向けて互いに刺激し合う場を提供する．実際に固体地球科学分野における現象及び理論の発見まで至った研究は特に歓迎する．深層学習の「ブラックボックス問題」に対する取り組みについての報告も期待する．

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[SCG60-01] Automatic Digitization of Seismograms in Smoked Paper using Convolutional Neural Network

*古村美津子¹、小川陽子²、坂元一雄²、松浦律子¹ (1.公益財団法人地震予知総合研究振興会地震調査研究センター解析部、2.株式会社構造計画研究所)

講演取消

[SCG60-02] Supervised Learning of Complex Seabed Morphology and Pattern Discovery through Network-based Representational Similarity Analysis for Deep-Sea Mineral Investigation

*Cyril Juliani¹ (1.Norwegian University of Science and Technology (NTNU))

[SCG60-03] Improving the Retrieval of Offshore-Onshore Correlation Functions with Machine Learning

*Loic Viens¹、Tomotaka Iwata¹ (1.DPRI, Kyoto University)

[SCG60-04] Neural Network-Based Ground Motion Model Learning Site Property from Data

*岡崎智久¹、岩田具治^1,2、岩城麻子³、藤原広行³、上田修功¹ (1.理化学研究所革新知能統合研究センター、2.NTTコミュニケーション科学基礎研究所、3.防災科学技術研究所)

[SCG60-05] Towards robust, reliable earthquake detection with deep neural networks

*Karianne J. Bergen¹ (1.School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University)

[SCG60-06] Focal mechanism determination of inland microearthquakes in Japan based on P-wave first-motion polarities picked by neural network model

*内出崇彦¹ (1.産業技術総合研究所地質調査総合センター活断層・火山研究部門)