【AI】AIを用いて地震後に起きる余震を正確に予測するGoogleの研究[08/31]
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2018年6月18日に発生した大阪府北部地震では震度6弱の揺れが観測されましたが、本震以降に観測された震度1以上の余震はなんと56回で、最大余震は最大震度4のものでした。このように大きな地震が発生した後に何度も起きる余震を、AIを用いて予測するという研究がGoogleによって行われています。
https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/00_m.jpg
Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes | Nature
https://www.nature.com/articles/s41586-018-0438-y
Forecasting earthquake aftershock locations with AI-assisted science
https://www.blog.google/technology/ai/forecasting-earthquake-aftershock-locations-ai-assisted-science/
https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/01.png
地震は最初に「本震」が起き、その後「余震」が複数回にわたって続きます。通常、余震は本震よりも震度が小さなものとなりますが、タイミングによっては復興に向けた活動を著しく阻害することがあります。しかし、余震が発生するタイミングとその規模を正確に予測するのは困難です。
そこで、ハーバード大学の卒業生であるPhoebe DeVries氏は、Googleで働く機械学習の専門家たちとチームを組み、余震の発生場所をディープラーニングを用いて予測することに挑戦しています。まだ研究は途中の段階にあるそうですが、DeVries氏はこれまでの研究結果を科学誌のNatureで公表しています。
DeVries氏ら研究チームは世界中でこれまでに発生した主要な地震118件に関するデータを集めるところからスタート。データはまとめてAI学習用のデータセットとしています。収集したデータは視覚化されており、例えば1992年にアメリカ・カリフォルニア州で発生したランダース地震(マグニチュード7.3)の場合は以下のように表されます。青・赤・黄などの色が並んだ平面が本震、その周辺に浮かぶ半透明の赤いキューブが余震を示しているそうです。
https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/original_images/aftershocks_3d.gif
研究では本震によって引き起こされる静的応力変化と余震の位置関係を解析するためにニューラルネットワークが活用されています。そして、解析の中でアルゴリズムが有用なパターンを識別することに成功したそうです。この「有用なパターン」を基に、研究では余震の場所を正確に予測するためのモデルが作成されました。研究チームによると「このシステムは依然として不正確」とのことですが、余震予測において大きな一歩となるものであり、「機械学習ベースの予測システムは余震の危険に晒される地域に避難通知を行うのに役立つ」と記しています。
以下の画像は、研究チームが開発した余震予測システムが「ランダース地震の本震データ」からその後発生する余震について予測したデータを出力したもの。濃い赤色部分はシステムが「余震が発生する」と予測した地域で、黒い点は実際に余震が発生した場所を示しています。なお、画像中央の黄色い線は本震発生時にできた断層を示しています。
https://i.gzn.jp/img/2018/08/31/forecasting-earthquake-aftershock-ai/s01_m.png
研究では意図しない結果も出ており、開発したシステムが地震発生時に重要な「物理量」を特定するのに役立つことが明らかになっています。データセットにニューラルネットワークを適用すると、予測結果が出力されるのではなく、予測に重要となる特定要因の組み合わせが見極められるようになるとのことで、「これは自然現象をよりよく理解するための潜在的な物理理論を見つけ出すための新しい可能性を開くものです」と研究チームは記しています。
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180831-forecasting-earthquake-aftershock-ai/ 人が予測するより良いかも
でも発表するかな?
放射能汚染を知らせるSPEEDIの時のように教えないんでしょ? この手の予測に金をかける余裕あるなら地震保険を安くする方法を研究してくれ >>6
地震予測技術が上がってリスク計算の精度が上がる程保険も安くなるんじゃね AIだって万能じゃない、本震の影響と地形の情報が正確に取れないのに完全な予測は無理だろう。
予測結果が当たったり、当たらなかったりするだけだと思う。 AIの予測って過去の経験から導く人間の勘とまったく同じシステムだから
ときどきは外すよ 物理科学的な予測なら意味あるけど、統計的な予測なら全くあてにならんな >>10
学者さん達は私が考えた理論では〜って因果関係ばかり。
そこのとこをぶっ飛ばすAIは結構いい線いくと思う。
AIが良い予測出しだしたら学者さんたちが,そんなのは
私が以前提唱した〜とか判ったいました〜とか後付の因果
関係をこねくりだしてくれるだろうよ。 昭和元年からの地震データをもとにした統計学による地震予測だと熊本は要注意地域だった
これが御用地震学者からは熊本は安全ということにされていた >>17
AIの統計解析の力は学者も知ってると思う。
これまで、学者は正規分布を二次元で扱って、それを重ね合わせて色々な
事象のパターンや関連性を解析してきたけど、AIはその近似の作業を膨大な
数で機械的にこなすことができる。次元で言えば数百次元以上も機械的にこなす。
パラメータを並べて、これが確立上がる要因かもしれない、この事象が起きた
数時間後にこの事象が起きるのも関連性があるかもしれない、という推測を、
膨大なデータを元にAIは半自動でやってくれる。(どういう傾向やきっかけが
指標になるかはAIに教えなきゃいけない実装が殆どだけど、それはこれまでの
学者が持っている知見を活かすことができる) 統計数理研究所も研究してるんだけどなぁ
地震予測解析プロジェクト - 統数研
http://www.ism.ac.jp/~ogata/Ssg/ssg.html
地震の物差し−地震活動の世界的標準モデルを構築
http://www.ism.ac.jp/ism_info_j/labo/visit/104-2.html 漢字変換すらまともにできないうちは
AIなんて認めないw 長年地震を研究しても一瞬でアメリカに抜かされるのな それより1秒でも速く地震の到来を電気信号で正確に伝えて対策をとる方が
現実的でいいのじゃないかな?
★★パチンコ換金営業は明白な刑事犯罪(賭博罪)です!
警察官OBは定年退職すると
パヨク(在日韓国人)パチンコ屋に天下りして
年金が出るまで3〜5年ほど雇ってもらいます
警察の風営法検査の日時情報を漏らしたり
ヤクザから店を守る手伝いをします
そんな警察官OBは、最も卑劣な売国奴です
パヨク(在日韓国人)パチンコ屋の犬です
パヨク(在日韓国人)パチンコ屋の社長(金持ち)は
そんな警察官OBをトコトン馬鹿にしています
「警察官OBは使い捨ての犬ニダ!」なんて言ってます
それでも警察官OBは文句が言えません
年金が出るまで、ひたすら我慢です
その分、日本人には威張り散らしています
警察は自分たちの利権(天下り先)を守るために
重大な犯罪行為(賭博)を「見て見ぬフリ」しています
パチンコ換金営業は明白な刑事犯罪(賭博罪)です
今すぐパチンコ換金営業を全面禁止すべきです!
パヨク(ゴキブリ在日韓国人)に甘い「親韓政治家」は
次の選挙で「普通の人」になってもらいましょう
自分の選挙区の政治家さんたちが
パヨク(ゴキブリ在日韓国人)に対してどんな姿勢でいるか
次の選挙のために、冷静に観察しましょう
★★パチンコ換金営業は明白な刑事犯罪(賭博罪)です!
👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b) 確率の精度を上げることはできるかもな
つか日本こそやるべきだろこれ >>22
本震予測こそAIと相性バツグンに悪いだろ
データセットをどこから持って来るんだ? >>30
実際答えが出るかはわからんけど、国土にまんべんなく微振計置いて
四六時中震度を記録してるんだよ。なのでデータを心配するなら、
どういうデータが必要と思うのか表明しようよ。 >>29
日本も統数研がやってて、確率分布図出せるくらいなんだけど、
大人の事情で出せない。。 >>31
人間じゃすべて把握しきれないほどのデータから法則性を見つけないといけないからな
AIが向いてる >>34
法則性は人が見つけなきゃいけないことが多いよ、AIは。
AIができるのはこれまでの結果から確率の高い条件に合った答えに近い
ところ。その理由はと答えることはできない。論理化するにしても、
何に沿った論理なら人が満足するのか理解できないから。だから、数学
で言えば正規分布に近いんだよ。中でやっていることは。 >>35
というか、余震のデータを除ければ本震+αのデータになるわけで
そうなると本震の法則が見えてくる可能性がある
こんなこと発表するくらいだから、グーグルは既に本震予想のモデルを見つけて大地震待ちかもしれないな
つまり次グーグルがAIで大地震を予想したら逃げるが吉だ >>31
2010年までの詳細な微震データが有ったとして
その後に起こる東日本大震災を予測できるか? 【福島が羨む、地元愛】 辺野古で立ち上がった県民 <安室奈美恵> 国民的人気ナンバーワン歌姫
http://rosie.5ch.net/test/read.cgi/liveplus/1535767009/l50
薩長に屈した会津と琉球、200年たって大差がでた。 AIといってもファミコンレベルやからな しゃーない 余震なんてどうでもええねん。
本震及び前震を見分けろよ。
難しいけどね。 南海トラフ地震の過去のパターンは本震クラスの地震が二度発生してるそうだ
二度目は数日後から数年後の範囲で アルゴリズム依存の研究じゃないか。どうにでもなるよ。
しかもNatureですか。
時代は変わったな。 >>1
そんな事より巨大地震の発生を予知してくれおw たかだか100件超のデータごときで機械学習なんざできないだろ 考えてみたら、地震予知なんて大して役に立たない。
予め知ったところでできることは限られている。
家ごと逃げるわけにもいかん。どちらにしろ被害は甚大になる。 予知が良く当たるようになっても、その地震メカニズムは分からないかもしれないし、
当たるようになったからといって、その方法や判断の手法は公開されないだろう。
そうして、G社が得た知識を元に、金融商品の売買や、物資への投機などに
使うのではないか? 人工知能は地震を予測できるのか? 村井教授が進める「AI地震予測」
https://www.mag2.com/p/news/363451
地震予測の権威が警告。北海道と伊豆諸島に出た、新たな「異変」
https://www.mag2.com/p/news/371094 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:7bff9ed63942b4cd01610d20b2c06e65) 統計学を用いた地震予測では愛媛の伊方原発と鹿児島の川内原発を結ぶラインは
大地震要注意とされていた
そのライン上には阿蘇山一体と熊本市などが入る
しかし原発政策上では極めて不都合なので、熊本などは地震は無い安全ということに
無理やりされていた >>10
こういう学者が考えてもわからないようなことがAIは得意だったりするんだよ。アルツハイマー予測AIのこと調べて見たらそれがよくわかる 被害がすくなくなるように
そのプレートを保護する方法ないのかという
もしくはプレートの振動を随時エネルギーにかえてあるていど別口で消費できるとよい なんと!
ググればいつ地震が起きるか『未来検索』できるようになるとは? >>11
勘とはちがうよ。
統計には似てるよ。
ただ統計の線形の計算方法とは違うよ。
多次元の正規化が近いよ 地震って予知できないよな
世界で一番研究してる日本ですら北海道地震全然分からなかった
この分野も多分アメリカに先越される 地震予知ってそれほど社会の役に立つんだろうか?
予知をしたところでできることって限られているだろ。
引っ越すのかい? 日本の各断層の真上に米軍の基地が置かれ、米軍が地下大深度で大規模核爆発
を行って溜まった歪みのエネルギーを地震として解放させるという実験を
Googleと組んで行えば、予知能力も高いし、軍事研究にもなるだろう。
地震のエネルギーを解放する研究ということでノーベル賞もとれるかもしれないな。 2018/11/5付
南海トラフ、断層で予測 地殻変動を常時分析
東大と海洋機構、システム開発へ
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO3730230002112018TJM000/
2018/11/3
南海トラフ巨大地震、予測実現のカギは断層変化
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO37292170S8A101C1TJM000/
最大32万人の死者を出すと想定される南海トラフ巨大地震。国の会合で専門家たちは2017年に「2〜3日前の予知は不可能」
と報告したが、最近は数カ月先の発生を予測するための技術開発が進んでいる。過去の地震記録にとらわれず、
海底などの日々の地殻変動をリアルタイムで観測し、地下断層の動きを推測する。現状はまだ観測できるデータ量が不足する
などの課題はあるが、新しいアプローチで複雑な南海トラフの謎に挑む。 10/15
【地質学】南海トラフのプレート境界断層を「ちきゅう」が掘削調査 - JAMSTEC[10/11]
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1539572286/
09/07
【地質学】〈北海道震度7〉2つの島が合体した北海道、東西から押し合う力が働いたか[09/06]
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1536303196/
09/03
【解説】地球のプレート運動、14.5億年後に終了説「私たちがよく知っているような世界は終わります」と研究者[09/03]
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1535950635/ ディープランニグを使う意味が分からん
単なる統計データの解析であって
>開発したシステムが地震発生時に重要な「物理量」を特定するのに役立つことが明らかになっています。
相関の大きい物理量を出せば良いだけでは?
ディープランニングを何回もやって特定するとか無駄じゃねか? 電子基準点の変位をモニタするシステムとリンクさせてほしい >>75
ディープラーニングは統計とは関係なく
入力と出力の最適化しかしていない
だからこそ、もし膨大なデータをバックワードで
学習できた場合、単純に判別できないの特徴量を
未知の関数で表現できたことになる。
これは統計的なデータ処理とは根本的に方法が異なる。
ニューラルネットワークを使う利点には、
未知の関数型を探索する目的があると思う。
予測ができる理由はわからないので科学理論にはならないが
予測をする目的としては十分達成されている。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています