AI 알고리즘, 지진 예측에서 유망한 결과 보임

지진 예측은 오랫동안 심각한 과제로 남아왔으며, 준비되지 않은 커뮤니티에는 재앙적인 결과를 초래합니다. 그러나 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 연구자들은 인공지능(AI) 알고리즘을 사용하여 지진 예측에서 상당한 진전을 이루었습니다. 중국에서 7개월간의 시험 동안, 이 알고리즘은 지진이 발생하기 일주일 전에 지진의 70%를 정확하게 예측했습니다. 이 성과는 AI 기반 지진 예측에서의 돌파구를 마련했으며, 전 세계 지진 대비를 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다.

지진 예측에서의 AI 성공

주별 예측에서 텍사스 대학교 연구자들이 개발한 AI는 추정 위치 반경 200마일 이내에서 14개의 지진을 올바르게 예측했으며, 이는 예측된 진폭과 밀접하게 일치했습니다. AI는 한 번의 지진을 놓쳤지만 8회의 오경보를 발령했습니다. 이 AI 기반 예측 시스템은 예측하기 notoriously 어려운 지진의 파괴적인 영향을 완화하는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

머신러닝이 지진 예측을 주도

혁신적인 알고리즘은 컴퓨터 프로그램이 제공된 데이터로부터 자율적으로 학습하는 머신러닝 프로세스를 활용합니다. 이 경우, AI는 연구 팀의 지진 물리학 이해에서 파생된 통계적 특징을 제공받았습니다. 이후 지진 기록 5년 간의 데이터베이스를 사용하여 자체적으로 훈련했습니다. 이 AI와 머신러닝의 조합은 지진 예측에 새로운 접근 방식을 제공합니다.

보편적 지진 예측을 위한 탐구

알고리즘의 성공은 중요한 한 걸음이지만, 중국에서만 테스트되었습니다. 연구자들은 이제 텍사스 지질 네트워크 프로그램(TexNet)의 데이터를 활용하여 그 적용 범위를 확장하고자 합니다. TexNet은 텍사스에 있는 300개의 모니터링 스테이션 시스템입니다. 그들의 궁극적인 목표는 지역 특화되지 않은 물리 기반 모델과 시스템을 통합하여 지진 데이터가 제한된 지역에서도 적용 가능한 지진 예측을 만드는 것입니다.

전문가들의 지진 대비에 대한 의견

대학의 경제지질학국 소속 연구원 겸 교수인 세르게이 포멜은 지진 예측의 중요성에 대해 “지진 예측은 성배와 같다”고 언급했다. 포멜은 전 지구적 예측은 아직 불가능하지만, 그들의 성과는 이론적으로 해결 가능한 문제임을 시사한다고 인정했다.

TexNet을 이끄는 알렉산드로스 사브바이디스는 조기 경보 시스템의 중요성을 강조했다. “지진이 오는 것을 볼 수 없다”며, 대비에 있어 매초가 중요하다고 지적했다. 70%의 예측률을 바탕으로 사브바이디스는 이 기술이 전 세계적으로 지진 대비 능력을 향상시키고 경제적·인명 손실을 크게 줄일 수 있다고 믿는다.

물리 기반 방법과 데이터 기반 방법의 결합

연구진은 전 세계적으로 적용할 수 있는 일반화된 지진 예측 시스템을 만들기 위해 물리 기반 접근법과 데이터 기반 접근법을 융합하고자 한다. 이 통합된 접근법은 ChatGPT와 같은 시스템이 다양한 지역과 시나리오에 적응할 수 있는 다재다능함처럼, AI와 물리 기반 모델의 강점을 결합하는 것을 목표로 한다.

2022년 이스라엘은 TRUAA라는 지진 조기 경보 시스템을 시작했다. 그러나 TRUAA는 지진이 이미 시작된 후에만 인구에 경고를 제공하며, 제한적인 사전 시간을 제공한다. 이스라엘은 아프리카와 아라비아 판이 수렴하는 지점에 위치해 지진 활동에 취약하므로, 지진 위험이 크다.

이스라엘 지질조사국 국장인 조하르 가르츠만 박사는 지진이 예루살렘/사해 지역에서 발생할 경우 시스템이 중요한 몇 초의 경고를 제공할 수 있다고 설명했다. 이러한 조기 경보 시스템이 일부 보호를 제공하지만, 전문가들은 오랫동안 이스라엘이 대규모 지진에 대비해 늦어졌다고 경고하며, 문제는 ‘whether(어떤지)’가 아니라 ‘when(언제)’라고 강조했다.

텍사스 대학의 AI 기반 지진 예측 시스템은 지진 사건을 예측하는 오랜 과제를 해결하기 위한 중요한 진전을 나타낸다. 현재 중국에서 테스트되고 있지만, 물리 기반 모델과의 통합 및 잠재적 적용 가능성은 전 세계 지진 대비에 희망을 준다. 지진이 지역사회에 끊임없는 위협이 되는 세상에서, AI와 머신러닝의 결합은 생명을 구하고 피해를 최소화하는 데 중요한 역할을 할 수 있다.