台灣地震頻傳，透過AI地震預警系統，能在強烈震波來臨前5到20秒示警，並預測地震規模及抵達時間，降低企業和民眾損害。以半導體大廠為例，提前20多秒停機，震後半小時就恢復生產，但是地震發生時才停機，震後重啟至少要花8小時，403強震時，竹科、中科許多廠房，因為提早停機而降低損失，還能應用在檢測房屋結構。

台灣地震頻傳，考驗半導體生產的韌性，爭取應變時間成了關鍵，半導體大廠過往是地震晃動發生才開始停機，震後重啟至少要花8小時，以台積電來說，停機1小時損失上億元，現在多數半導體大廠已升級防震，加裝AI地震預警系統，可以提前20多秒停機，關閉危險設施，震後半小時就恢復生產。

AI抗震預警科技創辦人暨執行長 林沛暘︰「20秒差很多，10秒鐘就差很多了，譬如說我送片，我不能送片要先停下來，在跑的車要先停下來，然後程式先存下來，如果你花4小時跟花半小時，你覺得對公司的營收差多少？這差異是非常大，特別是對半導體業來講。」

實際模擬地震發生，先輕輕搖晃模型屋，地震儀馬上發出警報，預測原理是在身體感受到地震之前，預警系統先偵測到微小的P波，運用這1到3秒的P波演算，就能提前預測災難性震波S波的強度，螢幕左上方，預估震度先顯示7級，後來主要震波S波進來，測得實際震度也是7級，準確度超過9成。

AI抗震預警科技創辦人暨執行長 林沛暘︰「前面很小的就是P波，後面天搖地動就是S波，我們如果可以爭取這個時間差，用前面的P波用AI的方式，去預測它是幾級的地震，那當然5級、4級以上，我們就可以啟動一些對應的措施，去控制像電梯、瓦斯，或是像半導體設備的機台，是不是可以減少很多的損失。」

過去擔任國研院地震中心研究員的林沛暘，透過30萬筆地震數據訓練AI，耗時八年研發出全球第一台現地型地震預警系統，只需要在定點安裝一台內建演算法的地震儀，無須建置龐大的基礎設施，運用P波跟S波的時間差，預測地震規模及抵達時間。

AI抗震預警科技創辦人暨執行長 林沛暘︰「我們從2008年開始這個計劃到現在，我們全台灣100多套的系統，每天都在收集資料，每天每天一直在收集資料，一天大概可以收集3000筆資料，越來越多資料，準確度就越來越好。」

由於地震剛開始的P波極其微小會被環境振動，如車輛、機械或人為干擾，因此開發出一套多重感應與判別邏輯，來有效避免系統的誤報，分辨出什麼是「真的」地震，讓高鐵可以在地震前減速，也能減少出軌機率。

AI抗震預警科技創辦人暨執行長 林沛暘︰「我們的方式當然就是好幾個地震儀去做交叉比對，軌道業可以透過軌道很長，2公里的間隔，我們放2組做交叉比對，這也是一個好方法，因為列車過去的震動很大，在一定的時間差裡面，看它平常跟現在差異量的變化是幾倍，類似這種方式做邏輯判斷。」

地震儀還能替房屋做結構檢測，可以自動記錄3級以上的地震，回傳到手機，不只能遠端監控100多棟社會住宅的受損情形，在震後15分鐘內就能出具結構安全報告書，做到震前預警、震後監測，加速救災效率，成功打造AI抗震新商機。

氣象局因為需要掌握更多的資訊，例如震央、規模等，使用的是公用區域型地震觀測網，需要布建的設備網點與規模更為龐大，中央大學跟台大團隊利用AI打造出的地震預警系統，分析0403花蓮規模7.2大地震，透過卷積神經網路擷取P波的資料後，3秒鐘就快速預估出全台4級以上的可能最大震度，最多有可能爭取到10秒的逃生救命黃金時間。

中央大學地科系副教授 詹忠翰︰「以地震預警來說的話，我們其實最關注的地方就是說，它能夠多有效率，也就是說能夠有提供多少的預警時間，它其實還有後端的一些通訊，公部門的一些需求上面的話，我相信他們會把相關的一些資訊交付給需要的人。」

地震發生無法預測，卻可透過地震波傳遞特性，提供可靠有效預警，為地震防災盡一份心力。（記者 黃梅琴、張皓普／台北採訪報導）