セッション情報

キーワード

• Earthquake Forecasting
• Machine Learning and AI
• Case Studies and New Technologies

概要

高度な機械学習（ML）や人工知能（AI）などの新技術と、過去10年間に登場した信号処理ツールにより、地震予知の研究が活発化し、津波予知への影響も出ています。2024年の日本の地震、1月1日の能登半島地震、8月8日の宮崎・日向灘地震（南海巨大地震の公式警報が発令された）など、最近の地震は、予測方法の改善の必要性を強調しています。さらに、高密度センサーネットワークの設置によるデータセットの急速な拡大、多様な観測（音波、弾性波、リモートセンシングなど）、世界中の人工地震誘発、高解像度のMLベースカタログなどにより、地震の核形成メカニズムの研究に役立つリソースや制約条件がさらに多く提供されるようになりました。また、これらの手法は地震の前兆現象の調査も可能にし、その効果的な利用には高度なコンピューティング・アーキテクチャとデータ管理計画が必要となります。これらの新しい手法とデータセットは、シームレスな形で学際的な共同研究への扉を開きます。本セッションでは、地震予知および即時予知の分野における幅広い進歩について、以下を含む（ただしこれらに限定されない）貢献を歓迎します。

地震の予測/即時予測のための新しいデータ主導型または物理学的アプローチ、機械学習やAIを活用した精度と信頼性の向上、実験室から現場への地震予測/即時予測、画期的な実例研究、地震予測/即時予測の学際的研究、前兆現象の捕捉のための新しいセンサー技術や処理技術。

これらの分野のいずれか、またはすべてに関する発表を歓迎いたします。本セッションは、環太平洋大学協会（APRU）、東北大学災害科学国際研究所（IRIDeS）、カリフォルニア州立地震センター（SCEC）の共同開催となります。