AIは都市部の地震監視のノイズ問題を解決すると期待されている

人口密度が高く、重要な施設が多数存在する都市では、破壊的な地震が発生すると壊滅的な結果をもたらすことになります。そのため、世界中の当局と科学者は都市部における地震活動の監視を強化するために取り組んでいます。しかし、都市部では人口密度が高く、施設も多数存在するため、地震活動の監視は人間の活動によって発生するノイズの影響も受けます。

これらの騒音には、交通による地面の振動、ランドマークとなる建物に作用する風による振動、その他の振動現象が含まれます。

科学者たちは、従来の単一観測所の監視モデルを変え、これらのノイズの影響を弱めて低強度の地震活動を検出するために高密度アレイを構築しようと試みてきた。 2011年から2012年にかけて、ロサンゼルス都市圏に同様のアレイ（検出ユニットの間隔は約100メートル）が構築されましたが、結果は満足のいくものではありませんでした。

最近まで、研究者たちはディープラーニングに基づいた一連の人工知能 (AI) アルゴリズムを開発してきました。研究者らは、ユタ大学地震観測網から高信号対雑音比の地震イベント信号と、ロサンゼルスのアレイで記録された局所的な雑音信号を抽出し、この2つを混合して、人工知能のトレーニング用に信号対雑音比の異なるデータセットを作成した。

その後、研究チームは、訓練には使用されなかったロサンゼルスのアレイからの信号と、ラハブラの地域地震ネットワークからの信号を使用して、訓練された AI をテストしました。結果は、UrbanDenoiser と名付けられた人工知能がアレイと地域ネットワーク ステーションの両方からの信号を処理できることを示しました。

ノイズ低減処理により、過去には発見されなかった地震現象を発見することができ、地域の地震活動に対する理解が向上します。これは、特にロサンゼルスや東京などの人口密集都市における地震活動の監視に大いに役立つでしょう。

研究者らは、このシステムは地震活動のために開発されたが、適切な訓練を行えば他の揺れの監視にも応用できると述べている。もちろん、この時点では地震信号はノイズとして扱われるべきです。