Taro Yaoyama 研究室

主宰者：Taro Yaoyama
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、土木構造物の地震時安全性評価と損傷診断を確率的に実施するための方法論を開発しています。具体的には、地震動の揺れの記録や構造物の応答データが限定的な状況下で、不確実性を適切に定量化しながらモデルを改善する手法に取り組んでいます。これにより、既存建物の補強判断や新設構造物の設計最適化に必要な信頼性の高い予測が可能になります。 手法としては、機械学習の一種である生成モデル（生成的敵対ネットワークや変分オートエンコーダなど）と統計学的フレームワークを組み合わせた手法を活用しています。これらのアプローチにより、地震動の時間波形データから確率分布を直接学習し、観測データが少ない場合でも構造パラメータの不確実性を推定できます。また、ベイズ統計に基づくモデル更新により、観測された構造応答から逆にモデルパラメータを改善しています。 主要な成果としては、従来の簡略的な地震動強度指標ではなく、地震動波形そのものの確率的評価が可能になったこと、また複数の損傷状態を持つ構造物に対してもパラメータ推定が堅牢に行える枠組みを確立したことが挙げられます。これらの研究を通じて、より現実的で詳細な地震リスク評価が実現しつつあります。

※ 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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