東北大、東大、富士通研究所、スーパーコンピュータ「富岳」とAI活用による高解像度でリアルタイムな津波浸水予測を実現

　国立大学法人東北大学災害科学国際研究所、国立大学法人東京大学地震研究所、株式会社富士通研究所の3者は16日、国立研究開発法人理化学研究所と富士通株式会社が共同開発したスーパーコンピュータ「富岳」を活用して、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と発表した。

　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する方式や、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きた。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となるため、予測システムの構築や運用が困難であるという課題があった。

　今回開発した技術では、「富岳」の高速性を活用することで、3m単位の高解像度シミュレーションに基づいて、2万件の想定津波シナリオに対する教師データを生成。さらに、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モデルの構築を実現した。

AIによる津波予測のイメージ図

　教師データの生成においては、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た、局所的な津波の高まりを含めた浸水状況を高精度に予測することが可能になった。また、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技術を開発し、「富岳」での学習向けに計算性能の最適化を行った。

　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、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の構築効率を格段に高めた。

　また、「富岳」を用いて事前に学習したAIモデルは、一般的なPC上でも実行することが可能なため、これまでスーパーコンピュータが必要だったリアルタイム浸水予測システムの構築が大幅に容易になる。

　開発した技術を、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て、一般的なPCを用いて数秒で高精度な予測が可能であることが確認できたという。

　「富岳」の大規模性や高速性を今後さらに活用し、さらなる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構築が可能となると説明。3者は今後、開発した技術の実用化に向け、AI技術の拡張や予測精度の評価を進め、国内外での津波防災対策に貢献するとしている。