AI가 유로나 화산지역에 86,276회 지진 식별.

지난 2008년부터 2022년까지의 유로나 화산대 지역에서의 지진 데이터를 분석한 연구에서, 인공지능(AI) 기술을 활용해 기존에 기록되지 않았던 86,276건의 지진이 추가로 발견되었다. 이는 기존의 수작업 방식으로는 감지할 수 없었던 수준이다. 이전에는 전문가들이 지진 데이터를 직접 분석해 지진을 찾아내는 방식을 사용했지만, 이는 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 들며, 감지되는 지진의 수가 제한적이었다.而现在, 머신러닝 기술을 통해 이전에 등록되지 않았던 지진을 재분석하고 그 강도를 정확히 매겨냈다. "만약 우리가 오래된 방식으로 데이터를 직접 확인하며 지진을 찾으려 한다면, 이는 불가능하다. 확장성이 없기 때문이다." 서던 웨스트 대학교의 엔지니어인 빙 리는 대학의 발표에서 설명했다. 연구팀은 과학 진보 저널 'Science Advances'에 발표한 연구에서, 최첨단 딥러닝 알고리즘과 정밀한 3차원 속도 모델을 활용해 15년간의 고해상도 지진 목록을 구축했다. 이 연구는 유로나 화산대의 지진 데이터를 보다 체계적으로 이해하는 데 기여하고 있다. 유로나와 같은 화산구는 과거 화산 폭발 후 마그마 챔버가 비워지면서 지표면이 붕괴되어 형성된 거대한 분화구를 말한다. 화산과 관련된 여러 요소들이 지진을 유발할 수 있으며, 유로나의 대부분 지진은 암석이 응력에 의해 부서지는 '균열형 지진'이다. 연구에서 밝혀진 바에 따르면, 유로나 지역의 지진 중 절반 이상은 일반적인 주진-후진 패턴이 아닌 지진 집단(earthquake swarms) 형태로 발생했다. "유로나와 다른 화산은 각각 고유한 특성을 가지고 있지만, 이러한 통찰은 다른 지역에도 적용될 수 있다"고 리는 말했다. "지진 집단과 같은 지진 패턴을 이해함으로써 안전 대책을 개선하고, 공공의 위험에 대한 정보를 제공하며, 지열 에너지 개발을 위해 안전한 지역을 선정할 수 있다." 연구에 따르면, 유로나 화산구 아래에서 발생한 지진 집단은 상대적으로 미숙한 단층 구조에서 일어나며, 이는 성숙한 단층 구조보다 훨씬 적은 '이동'을 경험한 구조이다. 일반적으로 미숙한 단층에서는 더 많은 후진이 예상되지만, "지진 집단에서 한 지진이 다른 지진을 어떻게 유발하는지에 대한 체계적인 이해는 아직 부족하다. 이들 간의 공간과 시간 간격을 간접적으로 측정할 수 있을 뿐이다"라고 리는 밝혔다. 하지만 이제 고해상도 지진 목록을 통해 통계적 방법을 적용해 이전에는 인식하지 못했던 지진 집단을 식별하고, 그에 대한 연구를 통해 새로운 정보를 얻을 수 있게 되었다. 이러한 연구는 여전히 많은 비밀을 간직하고 있는 세계 최초의 국립공원인 유로나에서 새로운 발견을 가능하게 한다. 최근 유로나의 노리스 지열 분지에서 새로운 구멍이 생기는 등, 여전히 연구자들에게 흥미로운 현상이 나타나고 있다.