第一部門：物理数学力学問題 （B）

[S01B-01] ノイズを含む観測データからのPINNsによるパラメータ推定

*出口 翔大¹、柴田 洋佑¹、浅井 光輝¹ (1. 九州大学)

キーワード：深層学習、ニューラルネットワーク、逆問題

2011年東北地方太平洋沖地震による津波被害を契機に，近年，頻発化・激甚化する災害への関心は急速に高まってきている．都市規模の解析を行うには解析領域内の構造物を詳細にモデル化することが求められるが，一般に高解像度のモデルを用いた数値解析は膨大な計算資源を要する．対応策として，本来，高い解像度を要するような構造物の密集地域を，等価な透水性を持つ多孔質体に置換して計算することが有用な手段として挙げらるが，こうした多孔質体のパラメータ推定には未だ議論の余地がある．本研究では，構造群と等価な多孔質体のパラメータを推定する問題を機械学習によって行うことを目標とし，ノイズを含む観測データからのパラメータ推定に関する基礎検討を行った．手法としては，先行研究により提案されているPINNsの適用を検討した．本研究は，PINNsの適用性と限界を調査し，将来課題に向けた問題点を整理した．