Real time tsunami risk prediction | リアルタイム津波リスク評価

In this research, thousands of potential tsunami scenarios are simulated in advance for regions where tsunami impacts are anticipated. During an actual event, the most likely scenario is identified from the precomputed simulation database, enabling rapid and reliable risk assessment. This work has been conducted in collaboration with my students, colleagues in my laboratory and department (Prof.Shunichi Koshimura, Prof. Yu Otake), and an international research team including Prof. Randall J. LeVeque at the University of Washington and Prof. Donsub Rim at Washington University in St. Louis. 

Recently, we have expanded this initiative into a new research project in collaboration with Prof. Hirokazu Shimanouchi and his students at Future University Hakodate, who bring expertise in data science, alongside Prof.  Shinsuke Takase and Prof. Kenta Tozato at Hachinohe Institute of Technology. Utilizing a tsunami scenario database specifically focused on the coastal areas of the Tohoku region, this project aims to construct a novel real-time tsunami forecasting model based on the Physics Informed Neural Networks (PINNs) approach. 

津波の襲来が予想される地域に対してあらかじめ数千件の考えられうる津波シナリオを想定したシミュレーションを行い、実際の津波発生時はシミュレーション結果の中から最も似たシナリオ（最尤シナリオ）を同定することで、迅速にリスクを評価しようとした研究です．研究室の先生方や学生さんに加え，東北大学の先生方（越村俊一先生，大竹雄先生），ワシントン大学・Randall J. LeVeque教授，Donsub Rim助教らのチームと共に取り組んできました．

最近では，データサイエンスの専門家である島内宏和先生（公立はこだて未来大学）と公立はこだて未来大学の学生さんや高瀬慎介先生（八戸工業大学），外里健太先生（八戸工業大学）とご一緒させていただいており，東北地方沿岸部によりフォーカスした津波シナリオデータベースを用いて，Physics Informed Neural Networks (PINNs)と呼ばれる機械学習手法を用いた新しいリアルタイム津波予測モデル構築を目指す新しい研究プロジェクトが展開されています．