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固体地球科学 (S)
セッション小記号計測技術・研究手法 (TT)
セッション IDS-TT43
タイトル 最先端ベイズ統計学が拓く地震ビッグデータ解析
タイトル短縮名 ベイズ地震データ解析
開催日時 口頭セッション 5/26(月) AM2
現地ポスター
コアタイム		 5/26(月) PM3
代表コンビーナ 氏名 長尾 大道
所属 東京大学地震研究所
共同コンビーナ１ 氏名 加藤 愛太郎
所属 東京大学地震研究所
共同コンビーナ２ 氏名 矢野 恵佑
所属 統計数理研究所
共同コンビーナ３ 氏名 椎名 高裕
所属 産業技術総合研究所
セッション言語 J
スコープ 近年，従来の定常地震観測点に加え，臨時の高密度稠密地震観測網や建物・ライフライン・スマートフォン等が持つ振動計を利活用した次世代の地震ビッグデータベースが構築されつつある。しかし，これらの多種多様な地震データを包括的に解析する方法やアルゴリズムは未整備のままであり，地震防災・減災や地震現象の解明に最大限に活かすためにも，超大容量の地震データ向けに最適化された解析手法の開発に着手することが極めて重要である。一方，近年のベイズ統計学の進展は著しく，機械学習，特に深層学習に代表される，あらゆるビッグデータ解析手法の数理基盤となっており，地震データ解析への応用展開にも大きな期待が寄せられている。 本セッションでは，地震ビッグデータ解析に焦点を当てた講演を募集する。特に，機械学習・スパースモデリング・データ同化等のベイズ統計学を活かした解析手法開発，およびそれらの地震データへの応用研究を中心に，地震データ解析に資する数理科学・統計学の理論的研究や，将来的な実データ応用を目指す解析アルゴリズムのフィージビリティスタディ，さらには地震ビッグデータやその解析結果の現状に関する講演等を幅広く歓迎する。
セッション形式 口頭およびポスターセッション
共催情報 学協会 -
ジョイント -
団体会員以外の組織との共催 -
国際連携団体 -