Ｃ会場

[S22]AM-1

2019年9月18日(水) 09:15 〜 10:30 C会場 (総合研究8号館NSホール)

座長:内出崇彦(国立研究開発法人産業技術総合研究所　活断層・火山研究部門)、久保久彦(防災科学技術研究所)

+全てマイスケジュールに登録

09:15 〜 09:45

[S22-01] [招待講演]機械学習に基づくデータ駆動型異常検知
〜風力発電スマートメンテナンスの取り組み〜

*緒方淳¹ (1. 産業技術総合研究所人工知能研究センター)

09:45 〜 10:00

[S22-02] 潜在的スパース性を活用した変化検知に基づく地震波自動検測

*黒田大貴¹、緒方淳¹、坂無英徳¹、内出崇彦² (1. 産業技術総合研究所人工知能研究センター、2. 産業技術総合研究所地質調査総合センター)

10:00 〜 10:15

[S22-03] 深層学習によるP波初動検出と決定プロセスの可視化

*原将太¹、深畑幸俊²、飯尾能久² (1. 京都大学理学研究科、2. 京都大学防災研究所)

10:15 〜 10:30

[S22-04] 複数観測点連続地震波形への畳み込みニューラルネットの適用

*矢野恵佑¹、椎名高裕²、倉田澄人¹、加藤愛太郎²、駒木文保¹、酒井慎一²、平田直² (1. 東京大学情報理工学研究科、2. 東京大学地震研究所)

Ｃ会場

[S22]AM-2

2019年9月18日(水) 10:45 〜 12:00 C会場 (総合研究8号館NSホール)

座長:久保久彦(防災科学技術研究所)、小寺祐貴(気象庁気象研究所)

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10:45 〜 11:00

[S22-05] 理論地震波形記録の時系列空間伝搬を教師データとした3D CNNを用いた機械学習による震源決定

*杉山大祐¹、坪井誠司¹ (1. 国立研究開発法人海洋研究開発機構)

11:00 〜 11:15

[S22-06] ランニングスペクトル画像認識による地震・低周波微動シグナルの識別

*中野優¹、杉山大祐¹、堀高峰¹、桑谷立¹、坪井誠司¹ (1. 海洋研究開発機構)

11:15 〜 11:30

[S22-07] ノンパラメトリックベイズを用いた連続波形記録の教師なし自動分類

*小寺祐貴¹、酒井慎一²、西宮隆仁¹ (1. 気象庁気象研究所、2. 東京大学地震研究所)

11:30 〜 11:45

[S22-08] 震央方位を考慮した機械学習による地点固有の地震動評価モデルの検討

*石井透¹、小穴温子¹、和田健介¹ (1. 清水建設株式会社)

11:45 〜 12:00

[S22-09] 機械学習を用いた関東地方の地震動評価モデルの検討

*小穴温子¹、石井透¹、和田健介¹ (1. 清水建設)

Ｃ会場

[S22]PM-1

2019年9月18日(水) 14:30 〜 16:00 C会場 (総合研究8号館NSホール)

座長:小寺祐貴(気象庁気象研究所)、内出崇彦(国立研究開発法人産業技術総合研究所　活断層・火山研究部門)

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14:30 〜 14:45

[S22-10] Improving the symmetry of ambient seismic field correlation functions with machine learning

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

14:45 〜 15:00

[S22-11] 機械学習とアンサンブルカルマンフィルタのハイブリッド手法を　用いた南海トラフ巨大地震シミュレータの摩擦パラメータ推定

*山本友¹、平原和朗^1,3、八谷大岳^1,2、高橋温志¹、上田修功¹ (1. 理化学研究所革新知能総合研究センター、2. 和歌山大学、3. 香川大学)

15:00 〜 15:15

[S22-12] 最近傍探索を用いたマッチドフィルターと深部微動すべりインバージョンの高速化

*水野尚人¹、井出哲¹ (1. 東京大学大学院理学系研究科)

15:15 〜 15:30

[S22-13] 再帰型ニューラルネットワークによる2011年東北地方太平洋沖地震の余効変動の機械学習

*山佳典史¹、三井雄太² (1. 静岡大学大学院総合科学技術研究科、2. 静岡大学理学部地球科学科)

15:30 〜 15:45

[S22-14] 隆起海岸段丘地形のDEMクラスタリングによる自動検出と分類

*小森純希¹、安藤亮輔¹、宍倉正展² (1. 東京大学、2. 産業技術総合研究所)

15:45 〜 16:00

[S22-15] 畳み込みニューラルネットワークを用いた地形分類予測モデルの検討

*赤木翔¹、早川俊彦¹ (1. 三菱スペース・ソフトウエア株式会社)

ポスター会場（３日目）

S22P

2019年9月18日(水) 13:00 〜 14:30 P会場 (時計台国際交流ホールII・III)

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13:00 〜 14:30

[S22P-01] Detection of seismic signals under low SNR condition using an artificial neural network: Toward the development of low cost seismic network

金亜伊¹、*上松大輝¹ (1. 横浜市立大学)

13:00 〜 14:30

[S22P-02] 畳み込みニューラルネットワークによる地震／ノイズの識別

*工藤祥太¹、下條賢梧¹、溜渕功史² (1. 気象庁、2. 気象研究所)

13:00 〜 14:30

[S22P-03] 理論地震波形記録を教師データとした機械学習による震源決定の試み II

*坪井誠司¹、杉山大祐¹ (1. 国立研究開発法人海洋研究開発機構)

13:00 〜 14:30

[S22P-04] 短周期OBSデータのクラスタ解析による低周波微動検出の試み

*高橋秀暢¹、日野亮太¹、太田雄策¹、内田直希¹、鈴木秀市¹、篠原雅尚² (1. 東北大学、2. 東京大学)

13:00 〜 14:30

[S22P-05] 機械学習モデルと予測結果の理解に向けて：地震動指標のランダムフォレスト予測器の例

*久保久彦¹、㓛刀卓¹、鈴木亘¹、木村武志¹、青井真¹ (1. 防災科学技術研究所)

13:00 〜 14:30

[S22P-06] site2vec: サイト特性をデータから学習する地震動予測器

*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)

13:00 〜 14:30

[S22P-07] 常時地球自由振動の振幅の時系列解析

*功刀龍一¹、須田直樹¹ (1. 広島大学大学院理学研究科地球惑星システム学専攻)

13:00 〜 14:30

[S22P-08] ひずみ観測データの変化のパターンの機械学習による分類の試み

*露木貴裕¹ (1. 気象庁気象研究所地震津波研究部)

13:00 〜 14:30

[S22P-09] 機械学習を用いた異なるパラメータの相対強度マップの統合方法の検討

*八谷大岳^1,2、平原和朗¹、上田修功¹ (1. 理化学研究所革新知能統合センター、2. 和歌山大学システム工学部)

13:00 〜 14:30

[S22P-10] シナリオ検索および回帰法のための沖合津波観測点の最適配置の検討

*馬場俊孝¹、宮下卓也²、森信人²、中西健太³、岡田真人⁴ (1. 徳島大学大学院、2. 京都大学、3. ニタコンサルタント、4. 東京大学)

セッション一覧

特別セッション » S22. 地震学における機械学習の可能性

[S22]AM-1

[S22-01] [招待講演]機械学習に基づくデータ駆動型異常検知
〜風力発電スマートメンテナンスの取り組み〜

[S22-02] 潜在的スパース性を活用した変化検知に基づく地震波自動検測

[S22-03] 深層学習によるP波初動検出と決定プロセスの可視化

[S22-04] 複数観測点連続地震波形への畳み込みニューラルネットの適用

[S22]AM-2

[S22-05] 理論地震波形記録の時系列空間伝搬を教師データとした3D CNNを用いた機械学習による震源決定

[S22-06] ランニングスペクトル画像認識による地震・低周波微動シグナルの識別

[S22-07] ノンパラメトリックベイズを用いた連続波形記録の教師なし自動分類

[S22-08] 震央方位を考慮した機械学習による地点固有の地震動評価モデルの検討

[S22-09] 機械学習を用いた関東地方の地震動評価モデルの検討

[S22]PM-1

[S22-10] Improving the symmetry of ambient seismic field correlation functions with machine learning

[S22-11] 機械学習とアンサンブルカルマンフィルタのハイブリッド手法を　用いた南海トラフ巨大地震シミュレータの摩擦パラメータ推定

[S22-12] 最近傍探索を用いたマッチドフィルターと深部微動すべりインバージョンの高速化

[S22-13] 再帰型ニューラルネットワークによる2011年東北地方太平洋沖地震の余効変動の機械学習

[S22-14] 隆起海岸段丘地形のDEMクラスタリングによる自動検出と分類

[S22-15] 畳み込みニューラルネットワークを用いた地形分類予測モデルの検討

S22P

[S22P-01] Detection of seismic signals under low SNR condition using an artificial neural network: Toward the development of low cost seismic network

[S22P-02] 畳み込みニューラルネットワークによる地震／ノイズの識別

[S22P-03] 理論地震波形記録を教師データとした機械学習による震源決定の試み II

[S22P-04] 短周期OBSデータのクラスタ解析による低周波微動検出の試み

[S22P-05] 機械学習モデルと予測結果の理解に向けて：地震動指標のランダムフォレスト予測器の例

[S22P-06] site2vec: サイト特性をデータから学習する地震動予測器

[S22P-07] 常時地球自由振動の振幅の時系列解析

[S22P-08] ひずみ観測データの変化のパターンの機械学習による分類の試み

[S22P-09] 機械学習を用いた異なるパラメータの相対強度マップの統合方法の検討

[S22P-10] シナリオ検索および回帰法のための沖合津波観測点の最適配置の検討

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