地震本身是很可怕的,但是它们的余震有时会造成更大的伤害。现在,研究人员已经发展出一些算法,他们声称这些余震能够提供更准确的预测。
长期以来,研究人员一直试图用物理学来模拟构造板块上的压力,以便预测地震和余震最可能发生的地方。
在我们看来,地壳似乎很坚固,但在足够长的时限和足够的压力下,它的行为更像液体,液体物理非常复杂。
由于强大的新计算机现在可以检查大量的历史数据集的地震,DeVries想知道机器学习能否加快基于物理的预测。
她和同事在2017年发表的一篇论文表明,机器学习可以将速度提高50,000倍。没错,四个零。
然后,他们开始研究机器学习驱动模型是否能够更好地确定某些类型的余震的位置,并利用130,000次真实世界地震和余震的数据训练他们的软件。
研究人员利用另外3万次真实地震的数据测试了他们的人工智能预测。
不仅人工智能能够超越现有的余震位置预测标准,DeVries和她的同事也能够找出它用来改进预测的地壳特征。
Calttech的Ancy Lucy Jones对科学新闻说:“将AI引入是一项非常好、有效的方法。”
这项研究仅限于一种余震类型:主要地震期间在新地点形成的静态张力引起的余震类型。
但一些余震是主要事件之后不久所谓的动态应力变化所引起的,包括这一项研究在内的大多数研究尚未试图解释这些因素。
人工智能预测与用于训练人工智能的数据一样好,在这种情况下,研究人员使用了一个全球地震数据数据库,其中包括一种叫滑动的数据,用以衡量地球的移动程度和位置。
但是研究者们往往在如何测绘和记录上出现差异,因此地球物理学家Gregory Beroza在《自然》一书中发出警告信号。
将这种软件预测纳入民防系统也需要它运行得更快。现在它不接近实时操作。
“无论物理解释如何,DeVries和她同事的人工神经网络的表现都是值得激励。”Beroza写道。
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