講演情報
[21019]地震波動伝搬問題へのPhysics-Informed Neural Networksの適用におけるFourier Feature Mappingと適応型重みづけの有効性評価 (シンポジウム講演概要）
*吉本 圭吾1、宮本 崇1 (1. 東京科学大学)
キーワード：
物理法則に基づくニューラルネットワーク、フルウェーブフォームインバージョン、地震波伝播、Fourier Feature Mapping、適応型重みづけ
従来のPhysics-Informed Neural Networks (PINNs) は、主に勾配病理とスペクトルバイアスに起因する学習の収束性低下という課題を抱えている。これらを緩和するため、本研究ではFourier Feature Mapping (FFM) と適応型重みづけを統合した改良型PINNsフレームワークを提案する。2次元地震波伝播を対象としたアブレーションスタディの結果、提案手法は収束性と精度を大幅に向上させ、順問題および逆問題の双方において極めて有効であることが示された。