人工知能が前例のない精度で地震を予測

テキサス大学の研究者らは、中国での試験中に地震の70％を予測するAIを開発し、将来の地震リスク軽減の可能性を示した。

地震データで訓練されたこのAIは国際コンテストでも1位を獲得し、その有効性を証明し、カリフォルニアやテキサスなどの地域でのさらなる改良への道を開いた。

AIによる地震予測のブレークスルー

地震を予測する新たな試み

「データgt翻訳属性=」[{“attribute”:”data-cmtooltip”, “format”:”html”}]” tabindex=”0″ role=”link”>人工知能 この技術は将来、地震が人命や経済に与える影響を抑えるのに使えるかもしれないという期待が高まっている。テキサス大学オースティン校の研究者らが開発したこのAIアルゴリズムは、中国で7か月間行われた試験で、地震の70％を発生1週間前に正確に予測した。

試験結果と世界への影響

この AI は、研究者が過去の地震と組み合わせたリアルタイムの地震データから統計的な隆起を検出するようにトレーニングされた。その結果、週間予報が発表され、AI は発生場所の推定値から約 200 マイル以内で、計算された強度とほぼ同じ強度の地震を 14 回正確に予測した。1 つの地震を見逃し、8 つの誤報を出した。

同じアプローチが他の場所でも機能するかどうかはまだ不明だが、この取り組みはAIによる地震予測の研究における画期的な出来事だ。

課題と今後の方向性

「地震を予測することは究極の目標です」と、テキサス大学経済地質学部教授で研究チームのメンバーでもあるセルゲイ・フォメル氏は言う。「世界のどこかの地震を予測できるところまではまだ至っていませんが、私たちが達成したことは、不可能だと思っていた問題が原理的には解決可能であることを示しています。」

このトライアルは中国で開催された国際コンテストの一環で、UTが開発したAIは600件の設計案の中から1位を獲得した。UTのエントリーは、局の地震学者でありAIの主任開発者であるヤンカン・チェンが主導した。トライアルの結果はジャーナルに掲載された。 アメリカ地震学会誌。

備えとさらなる研究への影響

「地震が来るのを予見することはできません」と、同局のテキサス地震学ネットワークプログラム（TexNet）（州の地震ネットワーク）を率いる上級研究科学者のアレクサンドロス・サヴァイディス氏は言う。「それは数ミリ秒の問題であり、唯一コントロールできるのはどれだけ備えているかです。70％でも大きな成果であり、経済的損失と人的損失を最小限に抑えるのに役立つ可能性があり、世界中の地震対策を劇的に改善する可能性があります。」

研究者らは、比較的単純な手順でこの方法が成功したと述べた。

「データgt翻訳属性=」[{“attribute”:”data-cmtooltip”, “format”:”html”}]” tabindex=”0″ role=”link”>機械学習 このアプローチでは、チームの地震物理学の知識に基づいた一連の統計的特徴が AI に与えられ、その後、5 年間の地震記録のデータベースで自己学習するように指示されました。

一度訓練されると、AIは地球の背景の地鳴りの中から地震の兆候を聞き取って予測を出すようになった。

「このチームがこの名誉あるコンテストで優勝したことを非常に誇りに思います」と同局長のスコット・ティンカー氏は語った。「もちろん、場所や規模だけでなく、タイミングも重要です。地震予知は解決困難な問題であり、その難しさはいくら強調してもし過ぎることはありません。」

研究者たちは、カリフォルニア、イタリア、日本、ギリシャ、トルコ、テキサスなど、地震追跡ネットワークが整備された地域では、AI が成功率を向上させ、予測を数十マイル以内に絞り込むことができると確信している。

次のステップの 1 つは、テキサス州で AI をテストすることです。テキサス州は小規模地震や中規模地震の発生率が高いためです。同局の TexNet には 300 の地震観測所があり、6 年以上の継続的な記録が保存されているため、この手法を検証するには理想的な場所です。

研究者たちは最終的に、このシステムを物理ベースのモデルと統合したいと考えている。これは、データが乏しい場所や、地震計が発明される数百年前に最後の大地震が発生したカスケーディアのような場所で重要になる可能性がある。

「私たちの将来の目標は、物理学とデータ駆動型の方法を組み合わせて、chatGPTのように世界中のどこにでも適用できる一般化されたものを作ることです」とチェン氏は語った。

この新たな研究はその目標を達成するための重要な一歩です。

「それはまだ遠い先のことかもしれないが、今回のような多くの進歩が合わさって、科学を前進させるのだ」とティンカー氏は語った。

参考文献：「ビッグデータと人工知能を用いた地震予測：中国における30週間のリアルタイム事例研究」Omar M. Saad、Yunfeng Chen、Alexandros Savvaidis、Serge Fomel、Xiuxuan Jiang、Dino Huang、Yapo Abolé Serge Innocent Oboué、Shanshan Yong、Xin’an Wang、Xing Zhang、Yangkang Chen著、2023年9月5日、 アメリカ地震学会誌。
掲載日: 10.1785/0120230031

この研究は、TexNet、テキサス計算地震学コンソーシアム、浙江大学の支援を受けた。同局はジャクソン地球科学学校の研究部門である。