中央大學 打造新AI地震預警系統
3秒即可提供各縣市震度 正確率逾9成
〔記者李容萍/桃園報導〕分秒必爭!中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心,受中央氣象署委託,打造新一代AI地震預警系統(TT-SAM),在地震肇發當下,透過卷積神經網路(CNN)擷取地震波特徵,三秒即可提供各縣市震度,正確率高達九成以上,未來可望應用在國家地震警報系統(災防告警系統,PWS),讓國人早幾秒掌握地震資訊。
該中心副主任詹忠翰昨表示,這套新一代AI地震預警系統,主要參考日本、義大利地震資料訓練的AI模型架構,再加入台灣不同區域震波放大特性,以優化台灣地震預警表現,提供較長的預警時間與可靠的震度預估。
參考日本、義大利地震資料訓練的AI模型架構
詹忠翰說,計畫今年底告一段落,團隊會將演算技術移到氣象署內部工作站測試,若未來優化及穩定性高,希望能取代目前的地震預警系統,後續搭配現有的簡訊傳輸,讓民眾能更快從手機接收到資訊。台灣地震頻繁,在氣象署經費支持下,團隊投入兩年多開發該AI地震預警系統,主要是以AI觀測地震波影像,投入一九九九年到二○一九年台灣地震的地震波等圖像,讓系統加以分析,並將地震波與震度相關資訊透過AI深度學習技術,讓警報系統更即時、精確,團隊以四月三日花蓮近海芮氏規模七.二強震為例,透過七秒的震波分析,即可評估台灣多數地區震度可達四級以上。
而氣象署地震測報中心四月三日當天發布的PWS,約花九秒時間分析並發出國家級警報,但其預測震度及警報範圍待優化。
詹忠翰指出,新系統發布速度也較傳統地震預警系統更快,尤其強震時,距離震央越近,預警時間越短,快上幾秒的「黃金時刻」,對於高鐵、捷運等,便能車輛減速將災害減至最低。
開發團隊成員涵蓋地震、海嘯、山崩土石流、堰塞湖、土壤液化、極端天氣系統及風險評估等,盼科研實用化,將學術成果應用至產業,降低災害對生命財產的危害。