二次的な揺れ。
大地震が引き起こす被害は、地面の揺れが止まっても収まらないことが多い。多くの地震では余震が発生する。これは、最初の地震に対する地盤の反応によって、数時間後、あるいは数日後に起きる小さな揺れだ。
こうした余震は、場合によってはより大きな被害をもたらすこともある。通常、余震の規模はある程度予測できるものの、その発生場所の予測はあまり得意ではなかった。
だが、状況は変わるかもしれない。ハーバード大学とGoogleのAI部門の研究者らは、特定の場所で余震が起きる可能性を評価できるニューラルネットワークを開発した。何より、このモデルは既存の最良モデルよりも高精度だ。
研究者らはこの研究を水曜日、学術誌Natureに発表した。
コイン投げよりわずかにまし。
現在、余震予測に使われている最良の手法は、クーロン破壊応力変化として知られるモデルだ。研究者は、地震によって周辺の岩盤に生じる地質学的応力を計算し、そのモデルを使って、ある場所で余震が起きる可能性を判断できる。
残念ながら、このモデルの精度はコインを投げるよりわずかに高い程度だ。
AIの出番。
余震の発生場所をより正確に予測するため、研究チームはAIを活用した。
まず、研究チームは本震と余震の地震13万件のデータをニューラルネットワークに入力した。このネットワークは、本震の震源地の周囲に5キロメートル四方の区画からなる格子を作るよう設計されている。次に、本震によって周囲の各区画の中心部の応力がどのように変化したかを示すデータを入力した。するとニューラルネットワークは、各区画で余震が発生する可能性を予測した。
研究者らは、本震と余震の一連の地震イベント3万件を使ってニューラルネットワークを検証した。その結果、従来のモデルよりもはるかに高い精度で余震の発生場所を予測できることが分かった。
今後に期待。
このアルゴリズムの予測は確実とは言えないものの、研究者らはこれまでのAIの成果に満足しており、さらに高精度なシステムが間もなく登場する可能性があると考えている。
「特に余震予測は、機械学習に適した課題です。余震の振る舞いに影響しうる物理現象が非常に多く、機械学習はそうした関係性を見いだすのがとても得意だからです」と、研究者のフィービー・デブリーズ氏は「サイエンス・デイリー」に語った。「余震予測でできることは、まだ本当にその表面をなぞったにすぎないと思います……そして、それはとてもわくわくすることです。」
