▲氣象署委託中央大學開發的AI地震預警系統，已經投入測試中。圖為花蓮天王星大樓倒塌。（圖／記者湯興漢攝）
記者許敏溶／台北報導
人工智慧（AI）應用越來越廣泛。中央大學團隊開發出以AI深度學習技術為基礎的地震預警系統，利用影像辨識方式做地震預警，實際測試結果正確率達到94%，比傳統地震預警系統可更快速發布地震預警，目前已經投入氣象署的地震預警測試當中，不久未來將協助地震測報中心，提供民眾更快且正確的地震預警。
昨天花蓮發生規模7.2強震，但不少民眾並未在地震前收到「國家級警報」通知。中央氣象署昨說明，主要是初步預估震度有落差，導致北北基桃等地未收到警報，而上述地區實際震度達4級以上，卻因預估震度未達4級而沒有發布。
不過，為了提高地震預警速度，中央大學接受氣象署委託，開發以深度學習技術（AI）為基礎的地震預警系統。參與開發計畫成員之一、中大地球科學系副教授詹忠翰表示，在氣象署經費支持下，中大花費超過2年開發這套地震預警系統，訓練AI去看地震波影像，告訴AI怎樣的地震波，會產生多大震度，而圖像來源則是1999年到2019年之間，發生在台灣的地震所產生的地震波。
詹忠翰指出，中大研究團隊透過大量地震波影像，透過訓練AI大量看地震波影像這樣的深度學習方式，再去做地震預警。接著再把2016年地震進行測試，結果最正確達到6成，若是預警的正確率則達到94%。
詹忠翰進一步說明，目前對於地震預警，我們可以接「正負一級誤差」，例如預估震度5級，實際上為4級，或者預測震度5級，實際達到6級，都算是預警正確，所以團隊開發的AI預警系統，正確率達到94%，可以說幾乎已全部預警成功。
至於「地震預警時間」，詹忠翰說明，就是民眾收到地震警報時，過了幾秒才遇到最大震度或晃動最大。以美濃地震來說，中大開發的新地震預警系統，成功預估大部分測站的實際震度，全台灣平均收到地震預警時間是16秒，也就是系統平均提前16秒發出警報。若和現有地震預警系統比較，也可快上幾秒。
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。詹忠翰指出，雖然新開發系統比現有預警只有快上幾秒，但對於高鐵、捷運等重大公共設施，提前幾秒預警，可包括進行減速等措施，可降低不少損失。
詹忠翰表示，中大在去年9月就將整個預警系統移交氣象署，根據他的了解，氣象署已經進行內部測試與評估，至於何時正式上線，則由氣象署決定。
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