央大地震風險中心副主任 詹忠翰：「這次發生地震的花蓮地區來說的話，那32就是代表著米崙斷層，然後33代表著花東縱谷斷層，我們都知道說它在未來，它有著相對來說，比較高的地震發生機率。」
為了替民眾爭取多一點應變地震的時間，把傷亡降的更低，中央大學獲得氣象署補助，花兩年多時間，打造出新一代AI地震預警系統（TT-SAM），能更快擷取地震波，於最初測站後3秒，即可提供各縣市震度，正確率高達9成以上，希望未來可以應用在地震警報。
中央大學打造更強的地震預警系統（圖／民視新聞）央大地震風險中心副主任 詹忠翰：「當我們測站收到之後，大概六秒之後，我們就可以去評估說，全台灣絕大部分的地方，都將面臨震度四級以上的震度，進而我們就可以用這樣子的方式，然後去對全台灣，大部分的地方發布預警。」
這套預警系統，主要是以人工智能來觀測地震波影像，參考日本和義大利地震資料訓練的AI模型架構，再加入台灣不同區域震波放大特性，以優化台灣地震預警表現．以此次花蓮規模7.2大地震為例，透過七秒的震波分析，即可評估台灣多數地區震度可達四級以上。除了預估震度更加準確，發布速度也比傳統地震預警系統更快。
系統能提供震度、毀損及傷亡預測（圖／民視新聞）央大地震風險中心副主任 詹忠翰：「公部門的一些需求上面的話，那我相信說他們會把這些相關的一些資訊，然後去交付給一些需要的一些人。6秒其實雖然沒有辦法從200公里的時速，然後降成0，但是它其實是可以有效的去減緩它的速度，那避免一些可能一些潛在的一些威脅」
台灣身處地震頻繁區域，每次地震一來，反應時間都是以秒為單位，多幾秒的預警時間，就多幾秒的機會。
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