糸井研究室
理学~工学~社会をつなぐ形で自然災害リスクをマネジメントする取り組みを推進し、災害リスクから学び発展する社会を実現する。
研究テーマ
自然災害のリスクマネジメントに資する研究として、建築物の性能評価、都市レベルの災害リスク評価、地震動や津波といった自然現象 (ハザード)の予測・評価に関する方法論の開発を行っています。解析モデルを使用したシミュレーション, 確率・統計, ビッグデータ・ICTを活用した機械学習などの手法でこれらの研究課題へアプローチし、自然災害リスク評価に関わる新たな枠組みを提案します。
建築物の性能評価
地震観測記録を活用して建築物の構造性能を明らかにし、将来の地震における構造物の被害予測を行う手法を開発しています。また、画像・動画データなどを使用した機械学習・深層学習により、室内や非構造部材の被害評価も行っています。これらの研究を基に、災害後の生活や事業の継続といった観点からも建築物の性能を評価します。他にも、地震動観測記録のビッグデータを活用して建築物をライフサイクルで最適化し、設計における意思決定に必要な情報を提供する研究を行っています。
都市レベルの災害リスク評価
将来発生し得る地震や津波の被害を評価する手法を開発しています。特に、都市におけるある建物や建築群など、様々な範囲の視点から都市の性能をモニタリングする研究を行っています。都市で得られる種々のセンシングデータを用いて機械学習を行い、建築物・インフラなどを対象に災害時の都市性能を評価します。以上のような研究を通じて新たな都市のレジリエンスの枠組みを提案することで、災害に強い社会を目指します。
地震動評価
地震などの自然現象 (ハザード)そのものに注目した研究も行っています。地震動観測記録を使用して地盤の特性を評価することで、より精度の高い地震動の予測を目指します。また、地震記録のビッグデータを活用した深層学習により、人工知能によって地震動を予測するデータ駆動型技術を開発しています。
