今週のうなぎセミナーについてお知らせいたします。

Here is information of the Unagi-seminar(28 November).

************** うなぎセミナーのご案内 (Unagi-seminar) **************

科目：地震学ゼミナールIV（修士・博士）
日時：11月28日（木）14:00～
場所：宇治キャンパス本館E棟2階E-232D
　　　（地震予知研究センター本館セミナー室）

Date and time: Nov. 28, 14:00 ~
Room: E-232D @ Main building
Map: http://www.uji.kyoto-u.ac.jp/campus/map.html

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[発表者 (Presenter)]
原 将太 (Shota HARA)​

[題目 (title)]
深層学習を用いたP波初動検出
Automatic P-wave detection using deep learning​

[要旨 (Abstract)]
特に小さい地震のメカニズム解を決定するためには、P波の到達時刻と初動極性の検出が必要である。自動検出アルゴリズムについてはこれまで様々な研究が進められてきたが、既存の伝統的な方法は人間の専門家よりも精度が低いという課題がある。近年、地震学分野では機械学習の応用が活発で、例えばZhu and Beroza (2018)はP波の到達時刻の検出だけでなくS波の検出についても非常に高い精度を有する深層学習モデル(PhaseNet)を構築し、Ross et al. (2018)はP波の初動極性を95%の精度で検出する深層学習モデルを構築した。本研究では、先行研究で用いられていた手法を導入し、西日本で観測された地震波形データからP波の到達時刻と初動極性を検出することの出来る畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のモデルを開発した。本発表では、①初動極性検出、②到達時刻検出、③イベント検出を自動で行う3つのCNNモデルを紹介する。​

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