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2024年8月16日（金）台風予測ができて地震予測ができないはずがない

つむｎote

　　　　　　　　　　　　　。　　　　　　　　　　投稿通番：No.181
非常に強い台風7号　関東甲信や東北に接近　暴風・高波・土砂災害などに厳重警戒　線状降水帯発生のおそれも（ウェザーマップ） - Yahoo!ニュース
ということですので、みなさんお気をつけください。
さて、2024年8月10日（土）地震予測システム（特許出願中）にて述べたように、台風の進路予測は実現化しているのに、特願2023-079745「地震予測システム」という地震を予測するシステムは実現化していません。その理由は費用的な問題だと述べましたが、AIに聞いてもう少し深堀してみましょう。
Q）台風の進路予測は大気のシミュレーションであり、地震予測も、同じ原理で地殻岩盤にかかる力と変動のシミュレーションができれば実現できるはずなのに、実現していないのは何故でしょうか？

Ans.）台風の進路予測と地震予測には、いくつかの重要な違いがあり、それが地震予測の実現を困難にしています。

予測対象の性質の違い

台風の進路予測は、大気という流体の挙動を扱っています。大気の状態は、温度、気圧、湿度などの物理量で比較的容易に測定でき、これらのデータを基に数値予報モデルを構築することができます。 一方、地震予測は以下の理由で複雑です:

  1. 地下構造の複雑さ: 地殻や岩盤の構造は非常に複雑で、直接観測することが困難です。

  2. 応力の蓄積過程: 地震を引き起こす応力の蓄積過程は長期間にわたり、その過程を正確に把握することは困難です。

  3. 不均一性: 地殻は不均一な物質で構成されており、応力の分布や伝播が複雑です。

データ収集の違い

台風の場合、衛星やレーダー、気象観測所などから常時データを収集できます。これにより、リアルタイムで大気の状態を把握し、モデルに反映させることができます。 地震の場合:

  1. 深部データの不足: 地殻深部の状態を直接観測することは技術的に困難です。

  2. 長期データの必要性: 地震の発生サイクルは数十年から数百年に及ぶため、長期的なデータ蓄積が必要です。

モデルの精度と複雑性

台風の進路予測モデルは、長年の研究と観測データの蓄積により高度化されてきました。一方、地震予測モデルは：

  1. 非線形性: 地震の発生過程は非線形性が強く、小さな初期条件の違いが大きな結果の違いを生む可能性があります。

  2. パラメータの不確実性: 地殻の物性値や初期条件など、モデルに必要なパラメータの多くが不確実です。

結論

地震予測が実現していない主な理由は、地下構造の複雑さ、データ収集の困難さ、そしてモデルの複雑性にあります。台風予測と同じ原理でシミュレーションを行うことは理論的には可能ですが、実際には必要なデータや知識が不足しているのが現状です。地震予測の実現には、観測技術の向上、長期的なデータ蓄積、そしてモデリング技術の更なる発展が必要となります。（AI原文ママ）

Q）地殻を透過する素粒子送受信装置により、複雑な地下構造をリアルタイムに観測、データ収集・蓄積し、量子コンピューター等の高速演算装置でシミュレーションすれば、台風予測と同じ原理で地震のシミュレーションを行うことは可能と思われますが、何故実現していないのでしょうか？

Ans.）ご質問の内容は非常に興味深いものです。地殻を透過する素粒子を用いた観測技術と高性能コンピューターを組み合わせて地震予測を行うというアイデアは、確かに魅力的です。しかし、現状ではいくつかの技術的・実用的な課題があり、台風予測と同レベルの地震予測の実現には至っていません。

素粒子を用いた地殻観測の現状

現在、地殻を透過する素粒子を用いた観測技術として、ミュオグラフィとニュートリノグラフィが研究されています。

  1. ミュオグラフィ: 宇宙線由来のミュー粒子を用いて、火山や大規模構造物の内部を透視する技術です。

  2. ニュートリノグラフィ: ニュートリノを用いて地球深部の観測を行う技術で、現在開発中です。

地震予測実現への課題

  1. 観測の精度と範囲:

    • ミュオグラフィは火山など比較的小規模な対象には有効ですが、広大な地殻全体をカバーするには至っていません。

    • ニュートリノは地球深部の観測に適していますが、現状では検出頻度が低く（月に1回程度）、リアルタイム観測には不向きです。

  2. データ収集の困難さ:

    • 地下深部の状態を直接観測することは依然として技術的に困難です。

    • 地震の発生サイクルは長期にわたるため、十分なデータ蓄積には長い時間が必要です。

  3. モデルの複雑性:

    • 地殻の構造は非常に複雑で不均一であり、応力の分布や伝播のモデル化が困難です。

    • 地震発生過程の非線形性が高く、小さな初期条件の違いが大きな結果の違いを生む可能性があります。

  4. 技術の発展段階:

    • ニュートリノグラフィなどの新技術は、まだ実用化の段階に達していません。

    • 量子コンピューターも、地震予測に必要な規模と性能には至っていません。

今後の展望

素粒子を用いた観測技術と高性能コンピューターの発展は、将来的に地震予測の精度向上に貢献する可能性があります。しかし、現状では以下の点が必要です：

  1. 観測技術の更なる発展と精度向上

  2. 広範囲かつ長期的なデータ収集システムの構築

  3. 地殻構造と地震発生メカニズムの更なる解明

  4. 高度なシミュレーションモデルの開発

これらの課題を克服することで、将来的には台風予測に近い精度の地震予測が実現する可能性があります。しかし、地震予測の複雑さを考えると、完全な予測システムの実現にはまだ相当な時間と研究が必要だと考えられます。（AI原文ママ）

AIからの提示を受け、地震予測システム（特許出願中）での、「開発費だけでも１兆円かかる」は修正しないといけないでしょう。ニュートリノグラフィを利用した地下構造観測装置は、開発費だけで10兆円はかかるでしょう。そして建設費には１台1000億円、それを地球表面に100台設置するために10兆円の費用、用に供する量子コンピューターの開発にも同等の費用がかかり、運用費も合わせると、アメリカ合衆国の年次軍事予算（約100兆円）はかかるであろうことが推測されます。
もし、この地球上に、人の命を奪うために100兆円の軍事費をかける大国ではなく、人の命を救うために100兆円のお金を拠出する大国が現れたら、”地震予測システム”は実現するでしょう。

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