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）。
AI 3秒即可推算出各縣市震度，正確率高達9成以上
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。
TTSAM模型比現有系統快上幾秒，有利高鐵、捷運預警
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。 （相關報導： 花蓮住宿掀解僱潮！20年飯店「太魯閣山月村」宣布停業，員工全數資遣 ｜ 更多文章 ）
責任編輯／郭家宏
