地震の後、津波到達までには少し時間があります。この時間を利用して津波到達前に浸水する地域を予測できれば、避難誘導がより確実にでき、多くの人命を救うことができます。
東北大学災害科学国際研究所・東京大学地震研究所・富士通研究所は共同で、スーパーコンピュータ「富岳
」を利用して、津波による浸水の状況を数秒で正確に予測する技術の構築に成功しました。
富岳を使って大量の教師データを学習させたAI
2011年の東日本大震災当時は、津波到達時間や浸水地域を正確に予測する技術がまだ十分ではなかったこともあり、大きな被害が発生してしまいました。そこで震災後、津波観測網の増強が進められ、沖合のリアルタイム津波観測データを用いて、津波による被害を予測する技術の研究が進められてきました。
しかし従来の方式で予測をするためには、発災時にスパコンを用いた大規模なシミュレーション計算を行う必要があり、予測システムの構築、およびスピーディーな運用が難しいという課題がありました。
研究グループは、世界一の計算速度を誇る「富岳」を活用し、3メートル単位の高解像度シミュレーションに基づいて想定される2万件もの津波のシナリオに対して「教師データ」（AIが計算するときの事例データ）を作成。この大量のデータを学習させることで、3メートルの解像度で浸水地域を予測できるAIモデルを構築しました。
大量の教師データを作成することによって、建物その他の構造物や道路などによる浸水過程への影響も取り入れ、浸水地域および局所的な津波の高さまでを高精度に予測することが可能になりました。
一般的なパソコンでリアルタイム予測ができるように！
AIモデルは、浸水状況を粗い解像度で概算するAIと、それを高解像度化するAIの2段階構造のAI技術を開発。「富岳」が学習しやすいように最適化を行ったといいます。シミュレーション計算にもAI解析にも強い「富岳」ならではの、高い汎用性が活かされた研究といえます。
この技術で、南海トラフで起こるとされる巨大地震による津波が東京湾に押し寄せてくるようすをシミュレーションしたところ、内閣府が想定している津波モデルに対応し、一般のパソコンでも数秒で高精度に浸水地域を予測できることが確認されました。
「富岳」が生成した学習済みのAIモデルを利用することで、一般的なパソコンでも沖合で津波が発生するのとほぼ同時に、浸水地域を高精度に予測できます。そのため、地方自治体などでもリアルタイムに、より詳細な津波対策を取ることが可能となります。
今後はこの技術の実用化に向けて、AI技術の拡張や予測精度を向上させるための研究を続けるそうです。
【出典】
https://pr.fujitsu.com/jp/news/2021/02/16.html
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