[S-CG55] 機械学習による固体地球科学の牽引

[SCG55-P15] LSTMを用いたETASモデルの再現

*長井 瑛都¹、麻生 尚文¹ (1.東京工業大学)

キーワード：LSTM、ETAS、機械学習

地震活動を説明するモデルの一つにETASモデル（Epidemic-Type Aftershock Sequence: Ogata, 1988）がある。しかし、ETASモデルは本震-余震の関係にある地震しか表現できず、群発地震をはじめとした特殊な地震活動を説明できないという課題がある。
これを解決するために機械学習による地震活動モデリングを試みる。具体的には、地震カタログデータに対してLSTM（Long Short-Term Memory）を適用する。LSTMはRNN（Recurrent Neural Network）の一種で、時系列データの学習や予測に強いという特徴がある。本研究では、多様な地震活動を解析するための第一歩として、ETASモデルを再現するようなLSTMモデルを構築した。教師データには完全にETASモデルに従うデータとして、ETASシミュレーションを用いて作成した仮想の地震活動データを用いて学習を行った。将来的には、ETASモデルでは説明できない特殊な地震活動にも適用できるモデルを構築したい。