深層学習を用いた地震発生の点過程モデリングに対する理論基盤の構築

整理番号	2026a039
種別	プロジェクト研究-短期研究員
研究計画題目	深層学習を用いた地震発生の点過程モデリングに対する理論基盤の構築
研究代表者	屋良 淳朝（大阪大学大学院基礎工学研究科・博士後期課程）
研究分野のキーワード	深層学習，ノンパラメトリック法，収束レート，次元の呪い，ミニマックス最適性
目的と期待される成果	本研究の目的は，地震の発生を点過程でモデリングし，複雑な構造を持つ強度関数を深層学習でノンパラメトリックに推定する枠組みを整備するとともに，推定精度に対する理論的な保証を与えることである．地震の発生に関するデータは，時空間的な依存構造，非線形性，高次元共変量，などの要素を併せ持ち，従来のパラメトリックなモデリングではその複雑な構造に対する表現力が不足し得る．一方で，深層学習のような柔軟なモデルは過学習や解釈性の観点から理論的裏付けが不可欠である．そこで，本研究では地震の発生をモデル化した点過程の強度関数を深層学習を用いて学習した際の推定精度の評価を行い，深層学習を用いた地震発生のモデリングがどのような状況で有用なのかを明らかにする．また，解釈性を高める観点から，強度関数を「解釈可能な低次元成分」と「深層学習により表現される柔軟成分」に分解するセミパラメトリックなモデリングも検討し，推定精度と解釈性の両立を図る． 　期待される成果として，第一に，共変量付き点過程に対する推定量の推定精度の評価を行い，強度関数推定の収束レートを導出する．これによって，深層学習を用いた推定量の性能の定量的な評価が可能となる．第二に，データの量や性質に応じた推定精度の変化を理論的に整理し，地震データ解析におけるモデル選択や設計の指針を与える．第三に，セミパラメトリックなモデリングに基づく解釈可能性の高い推定手法とその理論保証を与え，地震活動の理解，および関連分野への応用展開に資する解析基盤の高度化に貢献する．
組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用)	屋良 淳朝（大阪大学大学院基礎工学研究科・博士後期課程）