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PCでもスパコン並の津波浸水予測。富岳のAIモデル活用 – Impress Watch

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東北大学災害科学国際研究所、東京大学地震研究所、富士通研究所は、スーパーコンピュータ「富岳」を活用し、沿岸域の津波浸水を高解像度かつリアルタイムに予測するAIモデルの構築に成功した。富岳のAIモデルを使うことで、従来はスーパーコンピューターで行なっていた詳細な浸水予測情報を、一般的なパソコンでも数秒で得られるという。

これまでの津波予測では、事前にシミュレーションによって準備したデータベースの中から、観測と比較して地震や津波の発生状況が最も類似するデータを選択して沿岸の津波を予測したり、沖合での津波観測と整合するように沿岸での津波予測を徐々に調整する手法が主に用いられていた。いずれも浸水予測のためには、発災時に大規模なスーパーコンピュータを用いたシミュレーション計算やデータベース検索が必要で、予測システムの構築や運用が困難という課題があった。

今回開発された技術では、富岳の高速性を活用し、3m単位の高解像度シミュレーションに基づき、2万件の想定津波シナリオに対する教師データを生成。この2万件のデータを学習することで、地震発生時に沖合で観測される津波波形情報から陸域の浸水状況を3m単位の高解像度で予測できるAIモデルを構築した。

教師データの生成では、3m単位の高解像度で津波の浸水をシミュレーションすることで、臨海都市域での建物や構造物、道路などの社会インフラの影響を取り入れ、局所的な津波の高まりを含めた浸水状況の高精度な予測が可能になった。

また、構築したAIモデルでは、沖合で観測した津波波形から陸域の浸水状況を粗い解像度で概算するAIと、概算した浸水状況を高解像度化するAIの2段階構成を持つ、ディープラーニング技術を拡張した新たなAI技術を開発。富岳での学習向けに計算性能の最適化を行なった。

通常、シミュレーションに適した計算機とAIに適した計算機は異なるが、今回、シミュレーションとAIの双方に性能を発揮できる富岳の特長を生かし、生成した教師データを富岳上でそのままAI学習に利用することで、高精度津波予測に向けたAIの構築効率を高めることができた。

今回の技術を南海トラフ沿いで想定される巨大地震による東京湾内の津波浸水予測に適用したところ、内閣府が想定した津波波源モデルなど、多様な津波シナリオに対し、一般的なパソコンでも数秒で、高精度な予測が可能という。

南海トラフ巨大地震の浸水想定(波源モデルは内閣府)と開発したAIによる予測結果との比較

南海トラフ巨大地震の浸水想定(内閣府による波源モデルの波高を3倍にしたケース)と開発したAIによる予測結果との比較

今後は、多様な津波シナリオの学習を進めることで、想定外のない津波予測や、より広範囲の津波浸水予測に向けたAI構築を目指す。

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