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人工智能可以精準預測地震？
原標題：人工智能可以精準預測地震？
獵雲註：地震學的命門在於預測地震。地震是致命的原因在於其不可預測性。即使許多科學傢已經嘗試過很多次，到目前為止，還沒有任何可靠的方法成功預測地震。然而人工智能的出現將會改變這一現狀。約翰遜的機器算法將拾取重要的預測標記，可以估算地震的時間的方法。這一重要科學突破將極大的助益於人類的救援工作。文章來自微信公號：Xtecher。
上圖紀錄的是“海城地震”的救災現場，“海城地震”是迄今為止人類唯一一次成功的“地震精確預測”，但仍舊有兩個小時左右的誤差。
“海城地震”之後，全世界都認為中國的科研工作者們掌握瞭地震預測的“高科技”，但僅僅一年以後，“唐山大地震”的預測誤差長達2個月，“中國人能精確預測地震”的神話就此終結。
科技已經和正在將神話一個一個的實現，但實現地震精確預測的神話到目前為止依舊隻是一個美好的願望。
編譯｜Xtecher 閆博、矽谷加先生
來源｜Scientific American
網址｜www.xtecher.com
微信公眾號ID｜Xtecher
預測溫度將引起地震學質的變化。到底是不是夢？地震學傢正在通過機器學習實驗來探索。
地震學的命門在於預測地震。地震是致命的原因在於其不可預測性。它總是毫無預警地來襲，觸發火災和海嘯，使成千上萬的人罹難。如果科學傢可以提前幾個星期預測到災難的降臨，將挽救無數的生命。
即使許多科學傢已經嘗試過很多次，到目前為止，還沒有任何可靠的方法成功預測地震。甚至，有的專傢已經開始放棄探索瞭。洛斯阿拉莫斯國傢實驗室的地球物理學傢保羅·約翰遜說：“如果你聲稱自己在預測地震方面取得瞭進展，別人一定認為你瘋瞭”。但是，他正在嘗試用一個強而有力的工具試圖解決這一難題，那就是人工智能。
世界各地的專傢們花瞭幾十年時間去研究預測地震的各種現象，例如：前震，電磁幹擾，地下水化學變化 ，甚至動物的反常行為，但都沒有進展。數學傢和物理學傢們甚至用20世紀80年代和90年代的應用機器學習方法來預測地震，但收效甚微。哥倫比亞大學Lamont-Doherty地球觀測臺的地震學傢克裡斯·斯科爾茨說：“整個謎題都讓人無所適從。”
但是技術的快速發展，包括改進後的機器運算和超級計算機，以及存儲和處理大量數據的能力，都讓約翰遜的團隊在人工智能方面取得瞭突破。正在跟幾個研究機構合作的約翰遜說道：“如果倒退十年，我們根本做不到。”他和他的團隊正在嘗試通過更復雜的計算去做一件從來沒人做過的事：填充機器數據 – 即在實驗室實地模擬地震事件發生前期中期後期，並大量采集數據。然後他們采用算法篩選數據的方式，查找地震即將發生時可靠的信號模式。除瞭實驗室模擬，他們還開始使用原始地震數據中的實際溫度信息進行進行同類分析。
在以往的地震預測中，科學傢們通常使用“地震目錄”的處理過的地震數據來尋找預測線索。這些數據集僅僅包含地震震級，位置和時間，而忽略瞭大部分信息。與此不同的是，約翰遜的機器算法將拾取重要的預測標記。
合作夥伴—賓夕法尼亞州立大學的地球物理學傢－克裡斯·馬羅內已經與約翰遜在地震模擬器運行實驗室中進行瞭部分實驗。模擬器可以隨機生成地震模式並生成開源機器學習算法的數據，且系統也取得瞭驚人的結果。“吱吱聲和摩擦聲”隨著模擬的構造板的時間推移不斷發生，從而通過計算機算法在聲學數據中拾取到可靠信號。因為人工構造系統更接近模擬地震，該算法可以以非常具體的方式揭示這些噪聲的變化。這意味著約翰遜可以隨時觀察這個聲學信號，並當地震可能來襲時更準確的標記界限。
例如，如果模擬地震將在20秒內產生撞擊，研究人員可以通過分析信號，準確地迅速預測。 “該算法不僅可以預測到即將發生地震的時間范圍 – 甚至它顯示瞭系統的物理學，這是我們所忽略的，”約翰遜說。“但是因為我們專註於處理的數據所以忽略瞭這點。”在實驗中，團隊通過查看聲學信號有追溯效力的預言到地震的發生。但約翰遜說，預測工作也應該是實時的。
大自然與實驗室模擬相比，情況要復雜得多。因此，實驗室中的很多可能在大自然中不一定成立。 例如，地震學傢還沒有在自然地震系統中觀察到該算法在實驗室模擬中檢測到的嘎吱聲和磨擦聲（盡管約翰遜認為聲音可能存在，他的研究團隊正致力探索中）。不出所料，許多地震學傢都預測AI可以提供突破 -至少是部分突破。因為他們經歷過無數次的失敗。Scholz說到： “這項研究是令人興奮的，我們可以從約翰遜的實踐中學習更多物理學，但是在實際地震中實現這一成果仍然存在很多問題。”
約翰遜自己也很謹慎，所以他在猶豫怎麼去闡述他的“地震預測”理論。約翰遜說：“如果沒人相信你能成功做到一件事，聲明時你必須小心謹慎。”約翰遜還提到，他目前隻是追求一種估算地震的時間的方法，並不能估測到地震的大小。 預測地震的大小將是一個更加棘手的問題。
但Scholz和其他不屬於這項研究的專傢仍然認為Johnson應該繼續探索這種方法。美國地質調查局研究地球物理學傢大衛·洛克納（David Lockner）解釋說：“這有可能是真的有效。AI的魅力在於在龐雜的數據系統內將有用的參數過濾出來。”所以即使約翰遜實驗室的噪音信號沒有消失，他和其他科學傢仍然能夠將AI應用於自然地震數據並探索出其他可以預測的信號。
目前，約翰遜的研究技術已經應用到現實數據的分析中 —該機器學習算法將用以分析法國科學傢—勞倫斯伯克利國傢實驗室和其他來源收集的地震測試。一旦成功，專傢們就可以預測到幾個月甚至幾年之後的地震。 “這僅僅是個開始，”他說。 “我預測，在未來的5－10年內，機器學習將主宰科學研究方式。
本文來自獵雲網，如若轉載，請註明出處：http://www.lieyunwang.com/archives/348723返回搜狐，查看更多
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