基本情報

協力講座

• 理学研究科, 地球惑星科学専攻 応用固体地球物理学講座, 准教授

全学メールアドレス

• 全学メールアドレス

  okazaki.tomohisa.5ukyoto-u.ac.jp

学位

• 2015年03月23日

  京都大学修士（理学）
• 2018年03月26日

  京都大学博士（理学）

出身学校・専攻等

• 京都大学, 理学部理学科, 卒業

経歴

• 自 2026年05月, 至 現在

  理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 客員研究員
• 自 2026年04月, 至 現在

  京都大学, 防災研究所, 准教授
• 自 2021年11月, 至 2026年03月

  理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員
• 自 2018年04月, 至 2021年10月

  理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員

ID,URL

• ORCID ID

  0000-0002-9688-9195

• J-Global ID

  202601002167152328

researchmap URL

• https://researchmap.jp/okazakitom

研究

研究キーワード

• 地震学
• 物理に基づく機械学習

論文

• Functional-prior-based approaches to Bayesian PDE-constrained inversion using physics-informed neural networks

  Ryoichiro Agata; Tomohisa Okazaki

  Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2026年11月, 査読有り

  
• Fault Geometry Invariance and Differentiable Ensemble Solutions for Simultaneous Fault and Slip Inversion in Heterogeneous Crustal Structures

  Tomohisa Okazaki; Ryoichiro Agata; Masayuki Kano; Takeo Ito; Kazuro Hirahara; Naonori Ueda

  Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, 2026年07月06日, 査読有り, 筆頭著者

  
• データ同化Pythonコードの自動生成─大規模言語モデルのプログラミングへの適用─

  亀 伸樹; 平原 和朗; 加納 将行; 岡﨑 智久

  地震（第2輯）, 2025年05月28日, 査読有り

  
• Scientific Machine Learning 地震学

  岡﨑 智久

  地震（第2輯）, 2025年01月29日, 査読有り, 筆頭著者

  
• Physics-informed linear model (PILM): analytical representations and application to crustal strain rate estimation

  Tomohisa Okazaki

  Earth, Planets and Space, 2026年04月09日, 査読有り, 筆頭著者

  
• Three-Dimensional Crustal Deformation Analysis Using Physics-Informed Deep Learning

  Tomohisa Okazaki; Takeo Ito; Kazuro Hirahara; Ryoichiro Agata; Masayuki Kano; Naonori Ueda

  Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2026年04月11日, 査読有り, 筆頭著者

  
• Physics-Informed Deep Learning for Forward and Inverse Modeling of Inplane Crustal Deformation

  Tomohisa Okazaki; Kazuro Hirahara; Takeo Ito; Masayuki Kano; Naonori Ueda

  Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, 2025年03月, 査読有り, 筆頭著者

  
• Fault geometry invariance and dislocation potential in antiplane crustal deformation: physics-informed simultaneous solutions

  Tomohisa Okazaki; Kazuro Hirahara; Naonori Ueda

  Progress in Earth and Planetary Science, 2024年09月14日, 査読有り, 筆頭著者

  
• Comment on ‘Geophysical inversion and optimal transport’ by M. Sambridge, A. Jackson and A. P. Valentine

  Tomohisa Okazaki; Naonori Ueda

  Geophysical Journal International, 2023年01月04日, 査読有り, 筆頭著者

  
• Physics-informed deep learning approach for modeling crustal deformation

  Tomohisa Okazaki; Takeo Ito; Kazuro Hirahara; Naonori Ueda

  Nature Communications, 2022年11月19日, 査読有り, 筆頭著者

  
• GNSSデータに基づく日本列島の歪み速度場と島弧間および島弧内変動

  深畑 幸俊; 岡﨑 智久; 西村 卓也

  地学雑誌, 2022年10月25日, 査読有り

  この論文にアクセスする：

  
• Time Variable Stress Inversion of Centroid Moment Tensor Data Using Gaussian Processes

  Tomohisa Okazaki; Yukitoshi Fukahata; Naonori Ueda

  Journal of Geophysical Research: Solid Earth, 2022年09月, 査読有り, 筆頭著者

  
• Consistent estimation of strain-rate fields from GNSS velocity data using basis function expansion with ABIC

  Tomohisa Okazaki; Yukitoshi Fukahata; Takuya Nishimura

  Earth, Planets and Space, 2021年12月, 査読有り, 筆頭著者

  
• Monotonic Neural Network for Ground-Motion Predictions to Avoid Overfitting to Recorded Sites

  Tomohisa Okazaki; Nobuyuki Morikawa; Hiroyuki Fujiwara; Naonori Ueda

  Seismological Research Letters, 2021年11月01日, 査読有り, 筆頭著者

  
• Ground-Motion Prediction Model Based on Neural Networks to Extract Site Properties from Observational Records

  Tomohisa Okazaki; Nobuyuki Morikawa; Asako Iwaki; Hiroyuki Fujiwara; Tomoharu Iwata; Naonori Ueda

  Bulletin of the Seismological Society of America, 2021年08月01日, 査読有り, 筆頭著者

  
• Simulation of broad-band ground motions with consistent long-period and short-period components using the Wasserstein interpolation of acceleration envelopes

  Tomohisa Okazaki; Hirotaka Hachiya; Asako Iwaki; Takahiro Maeda; Hiroyuki Fujiwara; Naonori Ueda

  Geophysical Journal International, 2021年07月02日, 査読有り, 筆頭著者

  
• Analytical investigations of the magnetotelluric directionality estimation in 1-D anisotropic layered media

  Tomohisa Okazaki; Naoto Oshiman; Ryokei Yoshimura

  Physics of the Earth and Planetary Interiors, 2016年11月, 査読有り, 筆頭著者

  

受賞

• 2023年03月23日

  桜舞賞（研究奨励賞）（国立研究開発法人理化学研究所）
• 2024年03月19日

  若手学術奨励賞（公益社団法人日本地震学会）

外部資金：科学研究費補助金

• 地震発生ポテンシャル評価の高度化を目指した剪断歪みエネルギー変化マップの作成

  基盤研究(C)

  小区分17040:固体地球科学関連

  京都大学

  深畑 幸俊

  自 2026年04月01日, 至 2029年03月31日, 交付

  剪断歪みエネルギー;変形速度場;応力場;地震活動

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-26K07222/
• Scientific Machine Learningで切り拓く地震研究の新展開

  基盤研究(B)

  小区分17040:固体地球科学関連

  東北大学

  加納 将行

  自 2025年04月01日, 至 2029年03月31日, 交付

  科学的機械学習;地殻変動;地下構造;物理情報;断層すべり

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-25K01084/
• 強震動予測・地震ハザード解析における不確かさの定量評価に向けた研究

  基盤研究(A)

  中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野

  国立研究開発法人防災科学技術研究所

  藤原 広行

  自 2023年04月01日, 至 2026年03月31日, 交付

  地震動予測;地震ハザード評価;不確かさの定量評価;機械学習;地震動予測モデル;不確さの定量評価;代理モデル;強震動予測;地震ハザード

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23H00219/
• 観測データと理論データの融合に基づくデータ駆動型強震動予測モデルの開発

  基盤研究(A)

  中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野

  国立研究開発法人防災科学技術研究所

  藤原 広行

  自 2020年04月01日, 至 2023年03月31日, 完了

  強震動;地震ハザード評価;地震動予測式;強震動データベース;非線形地盤応答;シミュレーション;機械学習;地震ハザード;観測記録;ビッグデータ

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20H00292/