分秒必爭！中大新一代AI地震預警系統 各縣市震度3秒得知

〔記者李容萍／桃園報導〕國立中央大學受中央氣象署委託，打造新一代AI地震預警系統（TT-SAM）。在地震觸發當下，透過卷積神經網路（CNN）擷取地震波特徵，3秒即可提供各縣市震度，正確率高達9成以上，未來可望應用在國家地震警報上，讓國人早幾秒掌握地震資訊。

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，這套「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），主要參考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，以優化台灣地震預警表現，提供較長的預警時間與可靠的震度預估。

請繼續往下閱讀...

詹忠翰說，在氣象署經費支持下，中大這支團隊投入2年多時間，開發這套AI地震預警系統，主要是以人工智能來觀測地震波影像，投入1999年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。

詹忠翰提到，以此次花蓮規模7.2強震為例，透過7秒的震波分析，即可評估台灣多數地區震度可達4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；尤其當強震發生時，距離震央越近，預警時間越短，距離震央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，便能減速將災害減至最低。

此計畫今年將告一段落，團隊會將這個演算技術移到氣象署內部工作站測試，若未來優化及穩定性高，希望能取代現有預警系統，後續再搭配現有的簡訊傳輸，讓民眾能更快手機接收到資訊。

中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心團隊主要成員涵蓋地震、海嘯、山崩土石流、堰塞湖、土壤液化、極端天氣系統以及風險評估等，希望將科學研究實用化，將學術成果應用至相關產業界，降低自然災害對人類生命財產的危害。