谷歌人工智能研究新成果：可追踪地震余震

人工智能

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当前的预测模型几乎无异于掷硬币。

图片来源：路透社/Ivan Alvarado

作者：Kristin Houser

余震的二次破坏

通常，一场大地震所带来的破坏性影响并不会随着地面停止震动而结束。在主震结束几小时甚至是几天后，常会发生多次较轻微的余震。

有时，这些余震比第一次地震造成的破坏更大。虽然我们通常可以预测余震的强弱，但目前还无法精确预测余震发生的位置。

现在，这种情况或许会有所改变。哈佛大学（Harvard University）与谷歌人工智能部门的研究人员联手创建了一个神经网络，可以评估某个特定位置发生余震的可能性。该预测模型最突出的特点是什么呢？其预测准确性比现有最佳模型的预测准确性更高。

此项研究成果已于8月29日发表在《自然》（Nature）期刊上。

几乎无异于掷硬币

在预测余震方面，我们目前最佳的工具是库仑破裂应力变化模型。研究人员可以计算出地震对周围岩石的地质压力，进而通过该模型确定某地发生余震的可能性。

不幸的是，这种模型的精确度仅略高于掷硬币的精确度而已。

通过人工智能技术展开援救

为了更好地预测余震出现的地点，研究团队将重心转向人工智能技术。

图片来源：《自然》期刊

首先，研究人员在神经网络中录入了13.1万组主震和余震数据，该网络在每次主震的位置周围会生成长宽各5公里的网格。随后，他们又在神经网络中录入了主震对周围地区中心应力水平变化情况影响的相关数据。而后，神经网络将据此预测每个地区出现余震的可能性。

研究人员对该神经网络进行了3万次主震和余震测试，发现它在预测余震发生的位置时比之前使用的模型更加准确。

更多预测模型将会出现

尽管该算法的预测结果并非万无一失，但研究人员仍对这一人工智能技术感到满意，且认为即将出现更为准确的系统。

研究员菲比·德伏里斯（Phoebe DeVries）在接受“每日科学”（Science Daily）新闻网站的采访时表示：

“

余震行为会受到诸多物理现象的影响，而机器学习非常善于梳理这些现象及结果之间的关系，因此余震预测问题尤其适合通过机器学习进行研究解决。我觉得我们只不过是刚刚触及了余震预测的皮毛而已……这一切都令人十分兴奋。

”