AIが地震の70%を早期に予測

地震予測の高精度化は依然として大きな科学的課題です。そして AI は予測能力を高めるツールになります。

この可能性は、AI が地震活動の大規模なデータセットを分析し、アナリストが見逃す可能性のあるパターンや異常を特定できることによるものです。したがって、機械学習アルゴリズムは、研究者が地震のパターンをよりよく理解するのに役立ちます。

現在、いくつかの AI モデルは、地質学的特徴や過去の地震データを調べることで、高い確率で地震を予測するために使用されています。これらのモデルは、特定の期間内に特定の地域で地震が発生する確率を計算します。しかし、それらはあまりにも一般的すぎるため、正確な予測を行うことができません。

一方、地震は、地球の地殻深部にあるプレート運動によって引き起こされる、多くの変数と不確実性を含むプロセスです。

AI は地震関連データの分析や早期警報システムの強化に役立ちますが、地震の時間、場所、規模を正確に予測することは依然として困難なプロセスです。

しかし、これはすぐに変わるかもしれません。米テキサス大学の研究者らは、地震の発生の70％を発生の1週間前に正確に予測するAIアルゴリズムをテストした。このパイロットプログラムは中国で7か月間実施されました。その結果、地震を予測する信頼性の高い AI システムが最終的に登場するのではないかと大きな期待が寄せられています。

「地震予知は私たち皆が楽しみにしているものだ」とテキサス大学経済地質局のセルゲイ・フォメル教授は語った。まだ世界のどこについても予測することはできませんが、結果は原理的にはそれが可能であることを示しています。」

中国でのテスト中、チームのAIシステムは実際の震源地から約300キロ以内の14の地震の位置をほぼ正確なマグニチュードで予測した。システムは8回誤った警報を発し、1回の地震を見逃した。

「地震が来るのを予測することはできない」とテキサス地震ネットワーク（TexNet）プログラムの責任者、上級科学者のアレクサンドロス・サヴァイディス氏は言う。

タイミングはミリ秒単位で測定され、コントロールできるのはどれだけ準備ができているかだけです。」

サヴァイディス氏によると、精度は70％で、これは大きな成果であり、経済的および人的被害を最小限に抑えるのに役立つ可能性があるという。

研究者たちは現在、カリフォルニア、テキサス、イタリア、日本、ギリシャ、トルコなど地震活動が活発な地域でAIモデルをテストしたいと考えている。これらの地域のビッグデータで AI をトレーニングすると、モデルの日時予測率が向上し、実際の地震の震源地からの位置推定を絞り込むのに役立ちます。

次の段階では、この AI システムは、6 年間連続して 300 を超える地震観測所から収集された TexNet データを活用して、テキサスでテストされます。