豪雨時の斜面崩壊に対する危険度評価を行うために,データサイエンスの技術を用いた研究に取り組んでいます。具体的には,データ同化手法を用いて現地計測された土中水分量から浸透解析モデルを推定する研究や,機械学習によって斜面の変位データから斜面の異常検知を行う研究などを行なっています。人工衛星のデータを用いて斜面崩壊が発生した地点を迅速に判読するためのモデル構築にも取り組んでいます。その他には,不飽和土質力学に関する研究や物理情報を考慮できるニューラルネットワークモデルの構築なども試みています。様々なデータサイエンスの技術を地盤工学分野へ応用していくための研究を行なっています。現地地盤は不均質で不確実性も大きいため,土質パラメータを確率分布として推定する方法に興味があります。機械学習もうまく使えば非常に強力なツールになると考えています。これらの技術を活用して,社会のニーズに合わせながら様々な地盤工学的問題に取り組んでいく予定です。