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臺灣地震頻仍，為讓國人更即時掌握地震資訊，中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心受中央氣象署計畫委託，打造出新一代AI地震預警系統（TT-SAM），預估震度更加準確，發布速度也比傳統地震預警系統更快，希望未來應用在國家地震警報上，為地震防災盡一份心力。
中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心（E-DREaM）表示，在氣象署經費支持下，該中心團隊投入兩年多，開發這套AI地震預警系統，以人工智能（AI）觀測地震波影像，匯入1999年到2019年臺灣的地震波圖像，以及震度等相關資訊，讓系統進行分析，並讓AI深度學習，使警報系統更即時、精確。
這套「深度學習的端對端區域型地震預警模型」（Taiwan Transformer Shaking Alert Model，簡稱TTSAM），主要參考以日本和義大利地震資料訓練的AI模型架構，再加入臺灣不同區域震波放大特性，以優化臺灣地震之預警表現，提供較長的預警時間與可靠的震度預估。該系統在地震觸發當下，透過卷積神經網路（CNN）擷取地震波特徵，於最初測站後3秒即可提供各縣市震度，正確率高達九成以上。
花蓮4月3日的規模7.2大地震為例，透過7秒的震波分析，即可評估出臺灣多數地區震度可達四級以上。除了預估震度更加準確，發布速度也比傳統地震預警系統更快。中心副主任詹忠翰表示，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。新開發系統比現有預警快上幾秒，對於高鐵、捷運等重大公共設施而言，這樣提前幾秒預警的「黃金時刻」，可進行減速等措施，將災害減至最低。
E-DREaM團隊成員研究範圍涵蓋地震、海嘯、山崩土石流、堰塞湖、土壤液化、極端天氣系統以及風險評估等，希望將科學研究實用化，將學術成果應用至相關產業界，降低自然災害對人類生命財產的危害。◇
