地震を検知する
地震は、人々が思っているよりもはるかに頻繁に発生しています。毎年、南カリフォルニアだけでもおよそ1万回の地震が発生しており、その頻度は高まっています中央アメリカでは、廃水の注入が原因である可能性があります。
こうした地震の多くは体感できないかもしれませんが、地震について理解することは重要です。この知識は、地震の原因を特定し、場合によっては地震を防ぐ手段を生み出す助けになるでしょう。
また、規模を問わず将来の地震を予測する方法を見つけることにも役立ち、地域社会の地震への対応を改善できるでしょう。
今回、深層学習の研究者ティボー・ペロルが率いる研究チームが、人工知能（AI）を使って地震検知を改善する方法を見いだしました。この研究は本日、『Science Advances』に掲載されました。
AIによるイノベーション
研究チームは自らのAIシステムをConvNetQuakeと名付けました。これは、地震を検知し、震源を特定するために設計された初のニューラルネットワークです。この専用アルゴリズムは、地震波形と呼ばれる地面の揺れの測定値を分析し、地震活動が単なる「ノイズ」なのか、地震なのかを判定できます。これまで、ノイズのためにごく小さな地震の検知は非常に困難でしたが、ConvNetQuakeは両者を区別できます。
研究者らは、オクラホマ州の地震活動を使ってConvNetQuakeを訓練し、性能を検証しました。その結果、このシステムはオクラホマ地質調査所の地震カタログに記録された数の17倍の地震を検知しました。
この研究は、米国中部で地震検知を改善できる可能性を示していますが、ConvNetQuakeはこの地域以外にも適用できます。地震活動を効果的に検知し、分類することで、地震の「一生」のごく初期に重要な情報を提供し、地震の勢いが増しているか、どれほど深刻になる可能性があるかを、地域社会にできるだけ早く知らせることができます。
ただし、ほかの地震検知方法より優れているとはいえ、ConvNetQuakeにできるのは地震を検知することだけで、地震を予測することはできません。それでも、地震発生前に効果的に予測できるようになるまでは、早期検知が地震による壊滅的な被害を防ぐための最善の望みです。
