AIが地震の前兆信号を識別？機械学習がデータ内の不思議な相関関係を発見、人類に地震予測の希望を与える

最近、世界中で地震が頻繁に発生しています。

1月1日、突然、マグニチュード7.6の地震が日本を襲い、その後も次々と災害の報道が相次ぎました。統計によると、これまでに少なくとも62人が死亡した。

そして、次のような疑問が再び浮かび上がります。人類はいつ地震をタイムリーに予測できるようになるのでしょうか?

心配しないでください。進歩しています。

現在、研究者たちは、AIやその他の技術を使用して地震をタイムリーに予測する上で、数々の画期的な進歩を遂げています。

科学者たちは、機械学習を利用して断層の「ゆっくりした地震」の信号（今後の地震の有用な指標）を研究し、地震を正確に予測するための科学的根拠となることを期待している。

AI技術は、地震信号やその他の地質学的ノイズを区別するための重要なツールにもなっています。

緊急地震速報

2017年9月にメキシコシティをマグニチュード8.2の地震が襲う約2分前に、鳴り響くサイレンが住民に地震の接近を警告した。

現在世界中で広く使用されているこの地震早期警報システムは、破壊的な地震が発生してから 3 ～ 5 秒以内に被災地域に大きな信号を送信することができます。

まず、断層に近い地震計が地震の始まりを捉え、慎重にプログラムされたアルゴリズムがその地震の規模を判定します。

中規模または大規模の地震の場合、警報は地震自体よりも早く伝わり、数秒から数分の猶予が与えられます。

この時間枠は非常に重要です。数秒から数分の間に、人々は電気やガスの配管を遮断し、消防車を道路から移動させ、安全な場所に避難することができます。

しかし、これらの早期警報システムには限界があり、誤報や警報の見逃しが発生しやすくなります。

さらに重要なのは、その役割は予測ではなく早期警告を提供することだけだということです。

地震予知はもはやナンセンスではない

地震を予測するのは極めて困難です。

しかし近年、希望の兆しも見られるようになってきた。

この記事の著者で地震学の博士号を持つアリー・ハッチソン氏は、2013年に地震学の博士号取得を目指し始めたとき、地震を予測するというテーマはネス湖の怪物を探すのと同じくらい取るに足らないものに思われ、主流の研究には含まれていなかったと述べている。

しかし、わずか7年後には多くのことが変化しました。

ハッチソン氏は2020年に2度目のポスドク研究を始めたとき、業界の科学者たちが地震予知に対してよりオープンであることに気づいた。

彼女のプロジェクト「Tectonic」は機械学習を利用して地震予測を進歩させています。欧州研究会議はこのプロジェクトの可能性を確信し、4年間で340万ユーロの助成金を交付した。

今日、多くの尊敬される科学者がそれぞれの分野で進歩を遂げています。

たとえば、断層線に沿った「ゆっくりした地震」のような現象（地震が近づいていることを示す有用な指標）や地震ノイズなどがあります。

しかし、それでも難しい

専門家の知識があまりにも少ないため、地震を予測するのは非常に困難です。

プレートテクトニクスの理論は 1960 年代に広く受け入れられましたが、数十年後、地震の原因については、ストレスが臨界閾値まで蓄積され、地震によって解放されるということだけが理解されていました。

しかし、特定の断層線に沿って何が起こっているのか、専門家たちはほとんど何も知らない。

地震波を使って地震の発生場所を地図に描くことで、断層の大まかな地図を作成することはできるが、断層が受ける応力を直接測定したり、地盤が動く閾値を定量化したりはできない。

地震を予測するために私たちができる最善のことは、特定の地域で地震がどのくらいの頻度で発生するかを理解することです。

たとえば、カリフォルニア州のサンアンドレアス断層の南部全域を破壊した最後の地震は 1857 年に発生しました。

推定によれば、そこでの大地震の平均間隔は100年から180年である。大まかな計算によれば、2回目の地震は「遅れて」起こる可能性がある。

もちろん、この再発間隔は大きく変化する可能性があり、サンプルサイズは人類の歴史の範囲と地質学的記録に記録された範囲に限定されており、これは地球の歴史で発生した地震のほんの一部にすぎません。

ある時点で、専門家は非常に自信を持っていました。

1985年、科学者たちはカリフォルニア州中央部のサンアンドレアス断層のパークフィールド区間に沿って地震計やその他の地震監視装置を設置した。

この地域で発生した6回の地震は、他の断層沿いの地震と比べて非常に規則的に発生していたため、米国地質調査所の科学者は、同様の規模の次の地震は1993年より前に発生するだろうと高い確信を持って予測した。

しかし、実際には地震は2004年まで発生しなかったため、予測は外れたと言えます。

また、大地震が発生しやすい地域では、その間隔は数百年になることもあり、不確実性が非常に大きいため、この予測方法は基本的に信頼できません。

この点について、カリフォルニア工科大学の地球物理学者で、元米国地質調査所の上級科学者であるトム・ヒートン氏はかつて次のように疑問を呈した。「地震を予測することはできない」。

彼の目には、地震は主にランダムなプロセスであり、出来事に確率を付けることはできるが、正確に予測することはできない。

「物理学の観点から見ると、これは混沌としたシステムです。このすべての背後には、地球の行動が秩序正しく決定論的であるという重要な証拠があります。しかし、地下で何が起こっているかをよく理解せずに、その秩序を直感的に理解することは不可能です。」

新しいツールにより地震予測の信頼性が向上

長い間、地震予知は疑似科学的な色合いを帯びていたが、2000年以降の2つの発見により、地震予知の可能性が開かれた。

最初の発見は、日本南西部の地震学者が検知した奇妙な低振幅信号だった。この信号は数時間から数週間続くことが多く、科学者はこれを「地殻変動」と呼んでいます。

地震に関連する可能性のある2つ目の兆候は、カスケーディア沈み込み帯の測地学者が、地球の地殻が奇妙な方向にゆっくりと動いていることを発見したことだ。科学者はこの現象を「スローグライド」と呼んでいる。

2番目の奇妙な地質学的変動を発見した科学者たちは、さらに日本南西部で「ゆっくり地震」と呼ばれる信号を発見した。

通常の地震と同様に、このゆっくりした地震は地殻の応力を再分配する可能性があります。

しかし、この「ゆっくりした地震」は長期間、おそらく数年にわたって続くだろう。

この「ゆっくり地震」の期間中、通常の地震が発生する確率が大幅に増加します。

しかし、さらなる相関関係の研究により、このタイプの「ゆっくりした地震」は通常の地震に続く可能性が高いことが判明しましたが、結論は絶対的ではありません。

科学者は「ゆっくりした地震」と通常の地震の間に絶対的な相関関係を発見していないが、一部の科学者は次のように考えている。

地震の前兆信号がその中に隠れている可能性はあるが、それを十分に測定する方法がない。

これらの複雑な信号から有用な情報を抽出するには、AI が役立ちます。

AIはノイズから真の地震信号を見つけるのに役立つ

2017年、ニューメキシコ州ロスアラモス国立研究所のポール・ジョンソン氏は、地震データの解釈に機械学習を使い始めました。

彼は人工的に地震をシミュレートするための研究室を設立し、さまざまな方法を使って地震をシミュレートしました。

たとえば、岩石サンプルを金属フレームに入れ、中央を切断して断層をシミュレートし、拘束圧力下に置くと、サンプルが変形したときに何が起こるかをローカルセンサーで測定できます。

このシステムを使用して地震をシミュレートしたところ、人工的に発生した断層が揺れを引き起こし始めるまでにどれくらいの時間がかかるかを研究者が予測するのに機械学習が役立つことがわかった。

科学者たちを驚かせたのは、これまでノイズと考えられていた多くの信号が、機械学習によって予測に使用できる主要な信号であるとみなされたことです。

その後、ジョンソン氏はこれらの発見をカスケーディアの地震データに適用し始めました。彼らは地震データの中で沈み込み帯から来る連続的な信号を特定した。

これらの「ゆっくりした地震」の信号により、科学者は地震データのモデルを再構築できるようになり始めている。

ジョンソン氏はこう語った。

機械学習は、これまで存在しなかったつながりを作り出すことができ、そのつながりの中には非常に驚くべきものもあります。

科学者たちはAIを使おうとしている

さらに、他の多くの科学者もさまざまな方法で機械学習を使用して地震を研究しています。

関連する研究はまだ初期段階ですが、機械学習の手法により、隠れた構造や因果関係が明らかになり、データが単なる数字の羅列以上のものになります。

スタンフォード大学のモスタファ・ムサヴィ氏やグレゴリー・ベロザ氏などの科学者は、単一の地震観測所からの地震データを使用して機械学習を利用して地震の規模を予測する方法を研究しており、これは地震の早期警報システムに非常に役立つだろう。

ハーバード大学の地球惑星科学教授ブレンダン・ミード氏は、ニューラルネットワークを使用して余震の場所を予測することができた。カリフォルニア工科大学のザカリー・ロス氏と他の研究者たちは、ディープラーニング技術を使って地震の信号をノイズの多いデータから区別し、科学者がより多くの地震を検出できるようにしている。

ベロザ氏、ムーサヴィ氏、英国地質調査所の研究者であるマルガリータ・セグー氏は、機械学習を使用して地震データを識別し、人類が知っているよりもおそらく10倍多くの地震を発見し、より大規模な地震データベースを作成した。

彼らはその研究結果を2021年にNature Communications誌に論文として発表した。これらの改善されたデータセットは、人間と機械が地震をよりよく理解するのに役立ちます。

地震予測においてパラダイムシフトが起こっていることは肉眼で見てとれます。

この時期の地震研究の重要性とそれが革命的なものであったかどうかを判断するには、おそらくさらに数十年かかるでしょう。

確かなのは、AI がいくつかの物事を変えているということです。