地震の早期予測は被害を最小限に抑えるのに役立つ - 写真:SciTechDaily
この研究は、アラスカ大学フェアバンクス校(米国)地球物理学研究所の地球物理学者兼データ科学者であるタルシロ・ジローナ氏が主導した。ドイツのミュンヘンにあるルートヴィヒ・マクシミリアン大学の地質学者キリアキ・ドライモニ氏も共著者である。
機械学習に基づいた地震の早期検知の手法は、8月下旬にNature Communications誌に掲載された。
著者らは、異常な地震活動のデータを検索するためのコンピューターアルゴリズムを作成した。アルゴリズムとは、データを解釈し、データから学習し、情報に基づいた予測や決定を行う方法をプログラムに教える一連のコンピューター命令です。
この研究は、2018年にアラスカ州アンカレッジで発生したマグニチュード7.1の地震と、2019年にカリフォルニア州リッジクレストで発生したマグニチュード7.1の地震という2つの大地震に焦点を当てた。
研究チームは、それぞれの地震の前に、アラスカ中南部とカリフォルニア南部の一部の地域で、約3か月間続く異常に低いレベルの地震活動が見られたと発見した。
「現代の地震観測網は膨大なデータセットを生成しており、それを適切に分析すれば、地震の前兆に関する貴重な知見が得られる」とジローナ氏は述べた。
「機械学習と高性能コンピューティングの進歩は変革的な役割を果たし、研究者が差し迫った地震の兆候となる可能性のある意味のあるパターンを特定するのに役立つ可能性がある」と彼は付け加えた。
著者らは、このアルゴリズムは地震予測に対する潜在的な課題を特定し、対処するためにほぼリアルタイムのシナリオでテストされると主張している。また、この方法は、その地域の過去の地震データを使ってアルゴリズムをトレーニングすることなく、新しい地域に適用すべきではないとも付け加えている。
ジローナ氏は「正確な予測は早期警報を発して適時の避難と準備を可能にすることで人命を救い、経済的損失を最小限に抑えることができる」と強調した。
「しかし、地震予測に内在する不確実性は、重大な倫理的かつ実用上の問題も引き起こします。誤報は不必要なパニック、経済混乱、そして国民の信頼の失墜につながる可能性があり、誤った予測は壊滅的な結果をもたらす可能性があります」と彼は付け加えた。
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出典: https://tuoitre.vn/mo-hinh-ai-giup-du-bao-dong-dat-lon-truoc-nhieu-thang-2024091312040489.htm
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