台灣地震頻仍，為了讓國人能夠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，接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）。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。

中央大學地震災害鏈風險評估及管理研究中心表示，團隊投入2年多時間，開發這套「AI地震預警系統」，主要是以人工智慧來觀測地震波影像，投入1999年到2019年台灣地震的地震波等圖像，讓系統加以分析。並將地震波與震度相關資訊透過AI深度學習技術，讓警報系統更即時、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， TTSAM）」。主要參考以日本和義大利地震資料訓練的AI模型架構，再加入台灣不同區域震波放大特性，以優化台灣地震之預警表現，提供較長的預警時間與可靠的震度預估。

以此次花蓮規模7.2大地震為例，透過七秒的震波分析，即可評估台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，此「黃金時刻」對於高鐵、捷運等重大公共設施而言，可提前幾秒預警，便能進行減速等措施，將災害減至最低。【記者  鄭昱庭整理報導】