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サイエンティスト、タルシロ・ジローナ氏が主導しました。ルートヴィヒ・マクシミリアン大学ミュンヘン校(ドイツ)の地質学者、キリアキ・ドライモニ氏が共著者です。
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アルゴリズムを作成しました。アルゴリズムとは、プログラムにデータの解釈方法、データからの学習方法、そして情報に基づいた予測や意思決定を行う方法を教える一連のコンピュータ命令です。
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、アラスカ中南部と南カリフォルニアの一部で、地震活動が異常に低い状態が約3か月間続いたことを発見した。
「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」とジローナ氏は言う。
「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、このアルゴリズムをほぼリアルタイムの状況でテストし、地震予測における潜在的な課題を特定し、対処すると述べています。また、この手法を新たな地域に適用する場合は、その地域の過去の地震データでアルゴリズムを学習させる必要があるとも付け加えています。
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、地震予知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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