「みんなのデータ」で地震速報の精度を向上、アプリやツイート活用
地震への備えは国によって差がある。日本のように早期警報システムが整備されている国ばかりではない。欧州地中海地震学センターの研究者らは、地震観測所の情報を、SNSやスマホアプリで発信される情報と組み合わせることで、地震発生やその位置をより迅速かつ正確に把握できることを示した。 by Charlotte Jee2019.04.16
地震は一刻を争う。地震の発生とその場所を知ることが、建物の内部に留まって下敷きになるか、あるいは外に飛び出して生き延びるかの明暗を分けることもある。この種のタイムリーな情報は、当局による緊急救援部隊にとっても極めて重要となる。
しかしながら、地震の早期警報システムが、地震発生から警報を出すまでに要する時間は国によってさまざまである。日本やカリフォルニア州では、地震センサーと地震観測地点の巨大なネットワークにより、市民に地震に対する警告を早期に発することができる。しかし、このようなネットワークの構築と維持には多額の費用が必要だ。メキシコやインドネシアなどの国は地震多発国でありながら、そのような先進的または大規模なシステムを持っていない。
だが、安価で効果的な方法により、こうした各国間の格差を縮められるかもしれない。クラウドソーシングによる地震の報告を、従来の地震観測地点のデータに組み合わせる方法だ。4月3日付のサイエンス・アドバンス誌にこの取り組みの研究論文が掲載された。
研究では、クラウドソーシングによる地震報告の情報源とした3つを利用した。1つ目は、ヨーロッパ地中海地震学センター(EMSC)が作成したスマホ・アプリである「ラスト・クエイク(LastQuake)」を通じて寄せられる一般の人々からの情報。2つ目は、地震関連のキーワードに言及しているツイート。そして3つ目は、EMSCのWebサイトへの訪問に関連する時間とIPアドレスのデータである。
…
- 人気の記事ランキング
-
- Quantum physicists have shrunk and “de-censored” DeepSeek R1 量子技術でDeepSeekを55%小型化、「検閲解除」にも成功
- Promotion Innovators Under 35 Japan Summit 2025 2025年のイノベーターが集結「IU35 Summit」参加者募集
- Text-to-image AI models can be tricked into generating disturbing images AIモデル、「脱獄プロンプト」で不適切な画像生成の新手法
- What is the chance your plane will be hit by space debris? 空からゴミが降ってくる—— 衛星10万基時代のリスク、 航空への影響は?【解説】
- Google’s new Gemini 3 “vibe-codes” responses and comes with its own agent グーグルが「Gemini 3」発表、質問に応じて回答形式もAIが判断
