マングローブ林は波のエネルギーを弱めることで効果的な沿岸防災機能を持ち、沿岸域における津波や高波に対する減災効果や気候変動に対応する適応策の有力なツールとして注目されています。マングローブは支柱根と呼ばれる複雑な根の構造を持つ特徴がありますが、その複雑な形状を考慮した波の減衰の効果の定量化が困難な課題とされていました。　森信人 防災研究所教授、Yu-Lin Tsai 同特任助教（現：台湾国立陽明交通大学（National Yang Ming Chiao Tung University）助教）、Che-Wei Chang 同特定助教（現：米国ロードアイランド大学（University o...

森信人 防災研究所教授、陳信宇 海上・港湾・航空技術研究所専任研究員、伴野雅之 同グループ長による共同研究チームは、砂浜の海岸線が季節によってどのように変化するかを予測する際に、従来常識とされてきた数値モデルの最適化を「長期間のデータで学習させる」手法よりも、わずか2年という「短期間のデータで学習」させた方が、はるかに予測精度が向上するという画期的な手法を発表しました。例えるなら、砂浜の海岸線の予測モデルで季節的な砂浜の変動を予測する際には、長期間の大量のデータで「ガリ勉」させるよりも、少ないデータで「短期集中」で学習した方が成績が上がったと言えます。　この「少ない方が、成果は大きい...

附属工学基盤教育研究センターの石塚師也 講師は、九州大学大学院工学研究院地球資源システム工学部門の石須慶一助教、産業技術総合研究所再生可能エネルギー研究センター地熱研究チームの渡邉教弘主任研究員、山谷祐介研究チーム長、東北大学流体科学研究所の鈴木杏奈准教授、ローレンス・バークレー国立研究所の万代俊之博士研究員（研究当時）らと共同で、地熱地域で得られた観測データを基に、地熱システムをモデル化し、地下の高温域および高透水領域の分布、地熱流体の流動経路と移動量等を予測する新たな機械学習手法を開発しました。地熱資源開発においては、観測データを基に直接は見ることのできない地下の状態や資源の分...