科学者らが、地震シミュレーションを1,000倍高速化する数学的手法を開発し、地下層のマッピングと地震リスク評価を容易にした。Stevens Institute of TechnologyのKathrin Smetana氏が主導し、モデル次数低減を用いて複雑な計算を効率的に処理する。この手法は地震予測を可能にしないが、脆弱地域での備えを強化できる可能性がある。
地震は頻発し、米国地質調査所（USGS）は世界で1日約55回、年間約20,000回発生すると推定している。マグニチュード7以上のイベントは年間約15回、マグニチュード8以上は1回発生する。2025年には、12月6日にアラスカでマグニチュード7.0の地震が発生し、ロシアのカムチャツカ半島沖でマグニチュード8.8の沖合地震は史上最強クラスの一つとなった。これらの災害は深刻な被害を引き起こし、2023年のUSGSと連邦緊急事態管理局（FEMA）の報告によると、米国に年間147億ドルの費用がかかっている。地震帯での都市化は経済的・人的被害を悪化させる。予測は不可能だが、地下構造の理解はリスク評価を向上させる。研究者らは全波形インバージョンを用いて地下層を画像化し、地震波をシミュレートして実測シスモグラムデータと比較する。Stevens Institute of Technologyの数学科学助教授Kathrin Smetana氏は、固い岩石や砂、粘土などの材料が波の伝播に異なる影響を与えると指摘する。「固い岩石の層があるかもしれないし、砂や粘土かもしれない」と彼女は説明する。従来のシミュレーションは数百万の変数を含み、数千回繰り返すため、強力なコンピューターでも数時間かかり、実用性が限られる。これを解決するため、Smetana氏はユトレヒト大学のRhys Hawkins氏とJeannot Trampert氏、トゥウェンテ大学のMatthias Schlottbom氏とMuhammad Hamza Khalid氏と協力。手法は精度を保ちつつシステムサイズを約1,000分の1に削減する。「本質的に、解く必要のあるシステムのサイズを約1,000倍小さくした」とSmetana氏。この手法はSIAM Journal on Scientific Computing（2025年、巻47、号5）に掲載された論文「Model Order Reduction for Seismic Applications」で詳述されており、詳細な地下モデル作成によるリスク評価向上に寄与する。津波シミュレーションにも活用可能で、緊急対応時間を確保できる。「現時点で地震を予測する方法はない」とSmetana氏は強調する。「しかし、当方の研究は少ない計算資源で現実的な地下像を生成し、モデルをより実用的で地震耐性を高める助けになる」.
