ある日、スタンフォードの地震学者グレゴリー・ベロザは、知らない歌を聞いて買い物に出かけました。 そこで彼はスマートフォンを取り出し、人気のアプリShazamを使用して曲を特定しました。
Shazamはアルゴリズムを使用して、歌の "音響指紋"（歌をユニークにする歌の一部）を見つけ、歌データベースと比較します。
ベロザが疑問に思った場合、同様の手法を使用して地震を特定できるとしたらどうでしょうか？
地震学者は長年、「微小地震」を発見しようとしてきました。非常に小さな地震であり、従来の測定ツールにも登録されていません。 微小地震を特定することは、科学者が地震の振る舞いを理解し、潜在的に危険な地震イベントを予測するのに役立ちます。
歌のように、地震にも指紋があります。
「地球の構造は非常にゆっくりと変化するため、互いに近くで発生する地震は非常に類似した波形を持ちます。つまり、ほぼ同じように地面を揺らします」とベロザは説明します。
時間の経過とともに、研究者は地震の指紋のデータベースを作成して、微小地震である可能性のある地動を特定しています。 地震が発生すると、地震学者はデータベースを使用して、既知の地震指紋と一致するかどうかを確認できます。 しかし、これらのデータベースの使用は遅いプロセスであり、地震学者はしばしば大量のデータをリアルタイムで読み取ろうとしています。
「1年365日、1日24時間、他のすべての時間と比較しようとすると、すぐに非常に大きな仕事になります」とBeroza氏は言います。 「実際、信じられないほど大きくなります。」
FASTの仕組み（スタンフォード）（スタンフォード） しかし、Shazamに基づくアルゴリズムベースの微小地震指紋リーダーは、ほぼ瞬時に作業を実行できる可能性があるとBerozaは考えました。
地震学者は、アルゴリズムを作成するために、計算地球科学の専門知識を持つ3人の学生を募集しました。 チームは一緒に、Fingerprint and Similarity Thresholding（FAST）と呼ばれるプログラムを考案しました。 その頭字語は適切です。FASTは、1週間の連続地震データを2時間未満で分析でき、従来の手法の140倍の速度です。 従来のデータベースとは異なり、FASTはフィンガープリントを使用して「like with like」を比較し、すべての地震を他のすべての地震と比較する時間の浪費プロセスを排除します。
チームの作業の結果は、最近Science Advances誌に掲載されました。
「[FAST]の潜在的な用途はどこにでもあります」とBeroza氏は言います。 「ある地震が別の地震に至るプロセスを理解するために、余震シーケンス中に地震を見つけるのに役立つ場合があります。
また、「誘発された地震活動」、つまり人間の行動によって引き起こされる小さな地震を理解するのに役立つかもしれません。 誘発された地震活動の一般的な原因は、石油とガスの掘削から汚染された水を地下の深い井戸に注入することによって処分される廃水注入です。 廃水注入は、米国史上最大の人為的地震、2011年にオクラホマ州で発生したマグニチュード5.7の地震の原因であると考えられています。 Beroza氏によると、自然地震の数は長年にわたって一貫しており、人為的な地震の頻度は増加しています。 FASTはこの分野で特に役立ち、研究者は地球の地殻を不安定にしている人間の活動をよりよく把握できます。
FASTを完全に実装するには、まだ課題があります。 チームの研究では、FASTは単一の故障ライン上の単一の機器でのみ使用されました。 広く使用するには、一連の地震センサーでネットワーク化する必要があります。 また、さらに高速である必要があると、Berozaは言います。 チームは現在これらの改善に取り組んでおり、Berozaは年内により多くの結果をリリースする予定です。
