GL:グローバル型(従来型)
TT:部局連携型(卓越研究員型)
専門領域: 地球物理学、データサイエンス
研究課題: データサイエンスにもとづく地震の幅広いすべりモードの研究
受入先部局: 防災研究所
直前所属: 米国ロスアラモス国立研究所地球物理研究グループ
テクトニックな断層は、地震からスロースリップや非地震性クリープまで、さまざまなモードで応力を解放している。私は、地震サイクル、あるいは地震の震源核形成と初期の諸段階に結びつく小さなシグナルを検出することを目的に、地震データと測地データの解析を中心とした研究を行っている。私の研究における核心的な問いは、1)スロー地震と通常地震の間の相互作用をよりよく理解できるか、2)標準的な方法では検出できないほど小さい、大地震の前や初期の段階における新しい前兆信号を特定できるか、3)現在の観測上のギャップを埋めることによって、断層のすべり挙動についてよりよい物理的理解に到達できるか、などである。
今後は、衛星画像と地震観測データを組み合わせて、活断層を大きなスケールで研究することに重点を置きたい。最先端の人工知能アルゴリズムの開発と活用を通じて、すべりの挙動をより正確に把握すること、異なるモードのすべりの相互作用を研究すること、および地震や津波の早期警戒のためのすべりの即時予測を提供することを目指している。