央大AI地震預警系統正確率逾9成

記者丘安∕中壢報導

發生大地震預警通報分秒必爭，國立中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心九日表示，該中心接受氣象局委託計畫，透過卷積神經網路擷取地震波特徵方式，在最初測站測得地震後三秒，就可提供各縣市各地震度，正確率高達九成以上，希望未來這樣技術可以應用在國家地震警報上。

花蓮三日發生規模七點二的大地震，全台都受影響，但當時有部分地區未收警報很是訝異和不滿，中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心九日表示，台灣地震頻仍，為讓國人更即時掌握地震資訊，該中心接受中央氣象署計畫委託，透過卷積神經網路（ＣＮＮ）擷取地震波特徵，在最初測站後三秒即可提供各縣市震度，正確率高達九成以上。

中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心表示，這套ＡＩ地震預警系統，主要是以人工智能來觀測地震波影像，投入一九九九年到二０一九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，這套名為「深度學習的端對端區域型地震預警模型」，主要參考以日本和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，以優化預警方式提供較長的預警時間與可靠的震度預估。

中心副主任詹忠翰表示，以這次花蓮規模七點二大地震為例，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，除了預估震度更加準確，發布速度也比傳統地震預警系統更快。當強震發生時，距離震央越近，預警時間越短，越遠則可預警時間越長，比現有預警快上幾秒，此「黃金時刻」對於高鐵、捷運等重大公共設施而言，可提前幾秒預警，將災害減至最低。