2024-04-09 | 中央社
中央大學推AI預警系統 震度3秒出爐正確率逾9成
中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心受氣象署委託,打造新一代AI(人工智慧)地震預警系統,於最初測站後3秒即可提供各縣市震度,正確率逾9成,期應用在國家地震警報上。
中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心今天發布新聞稿表示,在氣象署經費支持下,中心團隊投入2年多時間,開發AI地震預警系統,名為「深度學習的端對端區域型地震預警模型」(Taiwan Transformer Shaking Alert Model,簡稱TTSAM)。
針對AI地震預警系統,中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心指出,主要是以人工智能觀測地震波影像,並投入1999年到2019年台灣地震波等圖像供系統分析,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。
中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心表示,這套系統在地震觸發當下,透過卷積神經網路(CNN)擷取地震波特徵,於最初測站後3秒即可提供各縣市震度,正確率高達9成以上,希望未來應用在國家地震警報上。
有關AI地震預警系統,中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心指出,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,以優化台灣地震的預警表現,提供較長預警時間及可靠震度預估。
以3日花蓮規模7.2大地震為例,中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心表示,透過7秒的震波分析,就可評估台灣多數地區震度可達4級以上,除預估震度更加準確,發布速度也比傳統地震預警系統更快。
中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心副主任詹忠翰表示,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。
他指出,這套新開發系統比現有預警快上幾秒,這些「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,便能進行減速等措施,將災害減至最低。
中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心今天發布新聞稿表示,在氣象署經費支持下,中心團隊投入2年多時間,開發AI地震預警系統,名為「深度學習的端對端區域型地震預警模型」(Taiwan Transformer Shaking Alert Model,簡稱TTSAM)。
針對AI地震預警系統,中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心指出,主要是以人工智能觀測地震波影像,並投入1999年到2019年台灣地震波等圖像供系統分析,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。
中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心表示,這套系統在地震觸發當下,透過卷積神經網路(CNN)擷取地震波特徵,於最初測站後3秒即可提供各縣市震度,正確率高達9成以上,希望未來應用在國家地震警報上。
有關AI地震預警系統,中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心指出,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,以優化台灣地震的預警表現,提供較長預警時間及可靠震度預估。
以3日花蓮規模7.2大地震為例,中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心表示,透過7秒的震波分析,就可評估台灣多數地區震度可達4級以上,除預估震度更加準確,發布速度也比傳統地震預警系統更快。
中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心副主任詹忠翰表示,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。
他指出,這套新開發系統比現有預警快上幾秒,這些「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,便能進行減速等措施,將災害減至最低。
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