AIと地震データでボルカノ火山の内部構造を解明：ジュネーブ大学とINGVの共同研究

2025年、ジュネーブ大学とイタリア国立地球物理学火山学研究所（INGV）の研究チームは、シチリア島北部にある活火山ボルカノの内部構造を詳細に示した3Dモデルを構築しました。このモデルは、ノード型地震観測網からの地震データと人工知能（AI）技術を組み合わせることで作成されました。

ボルカノはシチリア島北方の沖合に位置し、少なくとも2000年にわたり火山活動が見られ、2021年以降、爆発的な活動が増加しています。研究チームは、これらの噴火で放出される地震エネルギーを活用するため、島全体に約200個のポータブル地震センサーを設置しました。1ヶ月にわたる観測で記録された自然の地盤振動データは、ジュネーブ大学のスーパーコンピュータ「Yggdrasil」で処理されました。

その結果得られた3Dモデルは、ボルカノの内部構造を精密に再現し、火山の基底にある断層がマグマや熱水流体の「配管システム」として機能していることを明らかにしました。この手法は、地震学における「環境ノイズトモグラフィー」と呼ばれるもので、地震や人工的な震源を必要とせずに地下構造を画像化する革新的なアプローチです。この手法は、海洋波、風、さらには交通や建設といった人間活動によって発生する継続的な低振幅の地震信号（環境ノイズ）を分析します。複数の地震計で記録されたノイズデータを相互相関させることで、ステーション間のグリーン関数を抽出し、地下の地震波速度構造に関する情報を提供します。

この研究成果は、現時点では噴火予測を可能にするものではありませんが、火山の内部ダイナミクスを理解する上で大きな進歩を示しています。自動化された観測システムとAIの統合は、世界中の火山システムのリアルタイム監視を促進し、動的で適応性のある避難計画の策定を可能にする可能性があります。研究の主著者であるダグラス・スタンプ氏は、ニューラルネットワークを用いた地震環境ノイズトモグラフィーデータをリアルタイムで処理することで、各地域の挙動をその展開に合わせて分析し、動的で適応性のある避難計画を設計できると述べています。

この研究は、高度な地震監視とAIを組み合わせることで、火山の挙動に対する理解を深め、ハザード評価と緩和戦略を改善する可能性を強調しています。例えば、AIは火山活動の兆候となる可能性のある地盤の急激な変動を特定するのに役立ち、従来の観測方法では見逃されがちな微細な変化を捉えることができます。このアプローチは、将来的に、より迅速かつ効果的な危機管理に貢献することが期待されます。