中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心表示,在氣象署經費支持下,中心團隊投入2年多時間,開發這套AI地震預警系統「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)」,主要是以人工智能來觀測地震波影像,投入1999年到2019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。

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以花蓮規模7.2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。中央大學提供
以花蓮規模7.2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。中央大學提供

另外,這套AI地震預警系統,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,以優化台灣地震之預警表現,提供較長的預警時間與可靠的震度預估。

以此次花蓮規模7.2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。

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。新開發系統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,便能進行減速等措施,將災害減至最低

 


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