Tsuyoshi Ichimura 研究室
主宰者：Tsuyoshi Ichimura
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、地震現象を理解し被害を予測するための大規模シミュレーション技術の開発に取り組んでいます。特に、複雑な断層構造や地下構造を考慮した三次元モデルを用いて、地震の発生メカニズム、地殻変動、さらに地盤の液状化などの現象を物理方程式に基づいて再現することを目指しています。これらの解析では、膨大な計算量を必要とするため、スーパーコンピュータ「富岳」などの高性能計算環境と、機械学習による計算の加速技術を組み合わせることで、実現可能な計算時間での精密なシミュレーションを実現しています。
さらに研究室では、地震災害の経済的な影響を評価するために、物理ベースの地震シミュレーションと経済シミュレーションを統合する新しいアプローチにも取り組んでいます。数百万規模の経済主体をモデル化し、インフラ被害や供給網の寸断がどのように地域経済に波及するかを予測しています。また、海底測地観測データを活用して地震の滑り分布や地殻内の低粘性層の影響を定量的に評価し、将来の大地震に対する備えを強化するための基礎情報を提供する研究も進めています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（26 件）
- DOI: https://doi.org/10.1093/gji/ggaf231
- DOI: https://doi.org/10.5610/jaee.25.4_164
- DOI: https://doi.org/10.1109/scw63240.2024.00246
- DOI: https://doi.org/10.1029/2024jb028783
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-024-02008-5
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-023-01943-z
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.23-13107
- DOI: https://doi.org/10.3208/jgssp.v10.os-35-06
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2023.101986
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-022-01735-x
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- DOI: https://doi.org/10.1109/waccpd56842.2022.00011
- DOI: https://doi.org/10.1109/scalah56622.2022.00008
- DOI: https://doi.org/10.1109/sc41404.2022.00009
- DOI: https://doi.org/10.1115/imece2022-94043
- DOI: https://doi.org/10.3390/geohazards3020009
- [2022] A Non-Signalized Junction Model for Agent-Based Simulations of Car–Pedestrian Mode Mass EvacuationsDOI: https://doi.org/10.3390/geohazards3020008
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101619
- [2022] 152K-computer-node parallel scalable implicit solver for dynamic nonlinear earthquake simulationDOI: https://doi.org/10.1145/3492805.3492814
- DOI: https://doi.org/10.12720/jait.13.2.186-191
- DOI: https://doi.org/10.1145/3498851.3498937
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2021.102437
- [2021] Fast scalable implicit solver with convergence of equation-based modeling and data-driven learningDOI: https://doi.org/10.1145/3468267.3470616
- DOI: https://doi.org/10.3389/feart.2021.614088
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-021-01404-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/tpds.2021.3060462
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40623-021-01370-y
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