AI 모델, 대지진 수개월 전 예측에 도움

조기 지진 예측으로 피해 최소화 - 사진: SciTechDaily

이 연구는 알래스카 페어뱅크스 대학(미국) 지구물리학 연구소의 지구물리학자이자 데이터 과학자인 타르실로 지로나가 주도했습니다. 독일 뮌헨 루트비히 막시밀리안 대학교의 지질학자 키리아키 드리모니가 공동 저자입니다.

기계 학습을 기반으로 한 조기 지진 감지 방법은 8월 말 Nature Communications 저널에 게재되었습니다.

저자들은 비정상적인 지진 활동에 대한 데이터를 검색하기 위해 컴퓨터 알고리즘을 작성했습니다. 알고리즘은 프로그램에 데이터를 해석하고, 데이터로부터 학습하고, 정보에 입각한 예측이나 결정을 내리는 방법을 가르치는 일련의 컴퓨터 명령어입니다.

이 연구는 두 개의 대규모 지진, 즉 2018년 알래스카 앵커리지에서 발생한 규모 7.1의 지진과 2019년 캘리포니아 리지크레스트에서 발생한 규모 7.1의 지진에 초점을 맞췄습니다.

연구팀은 지진이 발생하기 전에 알래스카 남중부 및 캘리포니아 남부 일부 지역에서 약 3개월 동안 비정상적으로 낮은 수준의 지진 활동이 발생했다는 사실을 발견했습니다.

지로나는 "현대 지진 네트워크는 적절하게 분석하면 지진 발생 전조에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 엄청난 양의 데이터 세트를 생성합니다."라고 말했습니다.

그는 "머신 러닝과 고성능 컴퓨팅의 발전은 연구자들이 임박한 지진을 알리는 의미 있는 패턴을 식별하는 데 도움이 되어 혁신적인 역할을 할 수 있다"고 덧붙였다.

저자들은 지진 예측에 대한 잠재적인 문제점을 파악하고 해결하기 위해 알고리즘을 거의 실시간 시나리오에서 테스트할 것이라고 주장합니다. 또한 그들은 이 방법은 해당 지역의 과거 지진 데이터로 알고리즘을 훈련하지 않고는 새로운 지역에 적용해서는 안 된다고 덧붙였다.

지로나는 "정확한 예측은 조기에 경고하여 적절한 대피와 준비를 가능하게 함으로써 생명을 구하고 경제적 손실을 최소화할 수 있다"고 강조했다.

"그러나 지진 예측에 내재된 불확실성은 심각한 윤리적, 실질적 문제를 제기합니다. 잘못된 경보는 불필요한 공황, 경제적 혼란, 그리고 대중의 신뢰 상실로 이어질 수 있으며, 잘못된 예측은 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다."라고 그는 덧붙였습니다.

출처: https://tuoitre.vn/mo-hinh-ai-giup-du-bao-dong-dat-lon-truoc-nhieu-thang-2024091312040489.htm