近年、人工知能（础滨）の一分野である机械学习を活用し、岩石摩擦実験で発生する「人工地震（ラボ地震）」の発生を予测する研究が注目されています。これまでの研究では主に数センチメートル规模の小型実験で行われてきましたが、実际の地震に近いメートルスケールの大型実験では、时间や空间のスケールが大きく异なるため、予测の有効性は明らかではありませんでした。
乘杉玲壽 理学研究科修士課程学生、金子善宏 同准教授、ベルトラン?ルエレドゥ 防灾研究所特定助教の研究グループは、AIを用いて、メートルスケールの大型岩石摩擦実験で発生した人工地震データを解析しました。その結果、本震の数十秒から数ミリ秒前に、多数の微小なすべりイベントが加速的に増加する「前震活動」の特徴をAIが正確に捉え、それに基づいて人工地震の発生時刻を高精度に予測できることを示しました。これは、自然の大地震に換算すると、数十年から数週間前の予兆をとらえることに相当します。さらに数値シミュレーションとの比較から、断層の「ゆっくりすべり」域で生じる応力変化を前震活動から間接的に追跡することが、予測の鍵となることを明らかにしました。この成果は、将来の地震短期予測の実現に向けた重要な一歩となります。
本研究成果は、2025年10月30日に、国際学術誌「Nature Communications」にオンライン掲載されました。
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Reiju Norisugi, Yoshihiro Kaneko, Bertrand Rouet-Leduc (2025). Machine learning predicts meter-scale laboratory earthquakes. Nature Communications, 16, 9593.
