国内メディアが大々的に報じた「世界初のAI地震監視システム」は的外れ

[[387555]]

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式サイトにアクセスして許可を申請してください。

最近、中国新聞社の報道によると、中国科学技術大学の研究チームは中国地震局と協力して、世界初とされる人工知能地震リアルタイム監視システム「スマート地震」監視システムを立ち上げたという。

研究チームによると、このシステムは地震の3要素（発生時刻、震源、マグニチュード）の情報を1秒以内に得られるだけでなく、破壊された断層や方向など地震の震源メカニズムをリアルタイムで解析できるという。地震監視をより迅速かつ包括的に行います。

「これまで、地震の震源メカニズムに関する報告は、地震発生後約3～10分で発表されていました。インテリジェント地震システムでは、地震の破壊が地域に到達する前に関連情報を公開できるため、地震予防と災害軽減に大きな意義があります。地震発生後、3秒前に早期警報情報を受信できれば、死傷者数は14％減少します」とプロジェクトの研究者は述べています。

なぜメディアは要点を見逃したのでしょうか?

ニュースが報道されるとすぐに、その成果はメディアで報道されました。

14の大きな単語を持つ世界初の人工知能地震監視システムが、主要メディアの紙面を賑わせています。

しかし、ほとんどのメディアは「リアルタイム」という言葉を省略することで事実上の誤りを犯した。

多くの国々では長年にわたり人工知能技術を地震監視に応用する研究が行われており、一定の工学的・応用的レベルに達している。

日本のREIS地震早期警報システムに代表される他国の自動地震警報システムは、古くから機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどのAI技術を地震の分析や監視に応用してきました。

では、最初の AI 地震予測システムは誰でしょうか?

義母はいつも正しい。

中国科学技術大学のチームが中国地震局と協力して開発した「インテリジェント地震」監視システムは、ある意味では「リアルタイム」を重視した世界初のAI地震予測リアルタイムシステムである。

実際、研究チームがビデオでインタビューを受けたとき、インタビューを受けた人たちも、自分たちのシステムが初の「リアルタイム」システムだと言っていました。

しかし、ほとんどのメディア報道のタイトルでは「リアルタイム」という言葉が消えています。両者は大差ないように見えますが、実はかけ離れています。

リアルタイムの意味は、高速かつ同期であることです。

世界最先端と認められている日本のREIS地震早期警報システムは、地震波信号を受信して​​から5秒以内に地震の位置とマグニチュードを計算し、約2分後に地震の震源メカニズムを推定することができます。一方、米国地質調査所の自動速報システムは、地震情報の報告に3〜5分かかります。

中国の「インテリジェント地震」監視システムは、地震情報と震源メカニズムを1秒以内に計算することができ、世界最速の地震早期警報システムとなっている。

地震の震源メカニズムを推定するのは、比較的時間のかかるプロセスです。

中国の「インテリジェント地震」監視システムは、データベースに収集された数百万件の地震データと地震学理論を組み合わせて、進行中の地震に関するデータを迅速に処理することができる。断層の破壊方向や速度を推測できるだけでなく、津波や強い余震の分布を予測するのにも役立ちます。

現在、インテリジェント地震システムは中国の雲南省と四川省の地震試験場でテストされています。

高速ですが、精度は十分ですか?

結果処理は1秒未満で、世界最速ですが、以前と同じ精度を実現できるのでしょうか?

中国新聞社のインタビュー動画で言及された内容によると、インテリジェント地震システムの大きな特徴は、手作業による処理と分析に大きく依存するほとんどのシステムとは異なり、このシステムは主にディープラーニングに基づいているという点です。

このシステムはほぼ完全に機械分析に依存しているため、1 秒以内に早期警告レポートを生成できると推測できます。

ディープラーニングの特徴は、計算能力とデータ量が十分に大きい場合、多くのシナリオにおいて機械のパフォーマンスが人間のパフォーマンスを大幅に上回ることです。

しかし、ディープラーニングには欠点もあります。それは堅牢性が低いことです。簡単に言えば、パフォーマンスが不安定で、特に見慣れないシーンや状況に遭遇すると、システムが誤判断を起こしやすくなります。

ディープラーニングの真髄はスーパーメモリです。機械が以前に見て学習した現象（データ・特徴）に遭遇すると、機械が自ら正確な判断を下すことができます。今までに見たことのない状況に遭遇すると、誤った判断をする可能性が高まります。

したがって、ディープラーニングを使用して正確な地震監視を実現するには、システムは事前に、より大規模で、より多様で、より次元の高いラベル付きデータを学習する必要があります。

データはどこから来るのでしょうか?

研究チームが独自のオープンドメインデータセットでデータを収集し、地元の地震ユニットと協力するだけでは明らかに不十分です。

USTCの研究チームは「スマート地震」システムを対外的に公開したと報じられている。オープンプラットフォームを構築することで、世界中の他の研究チームにデータ提供を呼び掛け、全員が予測の精度向上に貢献することになる。

外の世界に門戸を開くことは良い解決策です。

ただし、データを継続的に収集、クリーニング、ラベル付けし、実際の地震シナリオでエンジニアリングレベルの堅牢性、迅速性、超高精度の監視を実現するには、ある程度の時間がかかる可能性があります。

地震は事前に予測できますか？

ニュースが報道されるとすぐに、多くの人が「スマート地震」システムは地震を事前に予測できるのか、と疑問を呈した。

まず、「地震警報」と「地震予知」は異なる概念であることを知っておく必要があります。

緊急地震速報とは、地震発生後、地震波が警戒区域に伝わる前に数秒から数十秒前に警報を発し、地域住民に緊急措置を講じるよう知らせ、死傷者を最小限に抑えることです。

地震予知とは、まだ発生していないが、発生する可能性が高い地震現象を事前に知らせることです。

「スマート地震」システムの主な機能は、言うまでもなく地震の早期警報です。

地震予知に関しては、世界でもまだ成熟した研究成果はありません。

地震現象を理解するのは、さまざまな地域の地盤の構成から地震プレート間の相互作用の種類、エネルギーが波となって地球を伝わる方法まで、非常に多くの変数が関係しているため困難です。

しかし近年、多くの人工知能科学者や地震学者が、人工知能を通じて中期・短期の地震を予測する研究を行っています。

その中で、米国コネチカット大学のフィービー・デフリース氏のチームは、2018年に発生した地震とその余震のペアデータ13万1000セット以上を使用して、ディープラーニングモデルをトレーニングしました。このモデルは、3万セット以上の地震と余震を含む独立したデータセットで余震発生場所のパターンを識別して説明することができ、その精度はクーロン破壊応力の変化よりも高いです。

米国スタンフォード大学の科学者グレゴリー・ビローズ氏は、この結果はディープラーニング手法が余震予測の精度を向上させ、地震励起メカニズムのさらなる理解に新たな洞察を提供できることを強調していると考えている。

地震予知の道のりはまだまだ遠いですが、今後、さまざまな地震変数の理解と捕捉、そして大量のデータの収集が進むことで、地震予知の見通しはより明確になると信じています。