인공지능 기술, 몇 달 전 대지진 예측 가능성 제시해 초기 경고 제공

Seoul알래스카 페어뱅크스 대학교와 뮌헨 대학교 연구진은 기계 학습을 통해 주요 지진이 발생하기 몇 달 전에 경고를 제공할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이 발견은 지진 예측 방법을 변화시킬 수 있으며, 사람들이나 건물에 미치는 영향을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

타르실로 지로나가 이끄는 UAF 팀은 주요 지진 전에 작은 지각 운동이 일어난다는 것을 발견했습니다. 그들은 2018년 앵커리지 지진과 2019년 리지크레스트, 캘리포니아 지진의 데이터를 기계 학습을 통해 분석했습니다. 그 결과, 이러한 지진 발생 3개월 전부터 비정상적인 지진 활동이 있었음을 발견했습니다.

연구의 주요 발견 사항은 다음과 같습니다:

• 약 3개월 동안 낮은 규모의 지진 활동이 영향을 받은 지역의 15%에서 25%에서 발생하였습니다.
• 30일 이내에 대규모 지진이 발생할 확률이 최대 85%까지 증가하였습니다.
• 규모 1.5 미만의 저강도 지진 활동이 대규모 지진이 임박했음을 알려주는 중요한 지표입니다.

연구에 따르면 단층선 내부의 유체 압력이 증가하면 단층이 미끄러져 작은 진동을 일으킬 수 있으며, 이는 곧 다가올 더 큰 지진을 암시합니다. 이 발견은 큰 지진 전에 단층 역학에 변화가 발생함을 강조합니다.

지진 연구에서의 기계 학습 사용은 큰 발전을 의미합니다. 현대의 지진 관측 네트워크는 대량의 데이터를 생성하며, 이제 이러한 데이터를 초기 경고 신호를 위해 세밀하게 분석할 수 있습니다. 기계 학습은 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 찾아내는 데 도움을 줍니다. 고속 컴퓨터는 이러한 분석을 가속화하여 실시간 모니터링을 가능하게 합니다.

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하지만 이러한 예측을 구현하는 데 여러 가지 어려움이 따릅니다. 이는 윤리적 및 실질적 측면에서 고려사항을 포함합니다.

• 잘못된 경보는 불필요한 공포와 경제적인 혼란을 초래할 수 있습니다.
• 예측 실패는 큰 재앙으로 이어질 수 있습니다.

지로나와 드리모니가 개발한 알고리즘은 이러한 문제를 해결하기 위해 거의 실시간으로 테스트될 것입니다. 이 알고리즘이 정확하고 신뢰성 있게 작동하도록 하려면 사용할 지역의 과거 지진 데이터를 활용하는 것이 중요합니다.

지진을 정확히 예측하는 것은 큰 차이를 만들 수 있습니다. 조기 경보는 사람들이 위험 지역을 떠날 수 있게 하고, 경제적 손실을 줄이며, 생명을 구할 수 있습니다. 하지만 대중의 신뢰를 유지하기 위해 이 정보를 신중하게 공유하는 것이 중요합니다.

이 연구는 첨단 기술을 활용한 새로운 지진 대비 방법을 제시합니다. 기계 학습을 전통적인 지진 연구와 결합함으로써, 이러한 자연 재해를 예측하고 대응하는 방식을 향상시킬 수 있습니다.