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美科學家利用AI技術預測地震余震的位置

時間:2018-11-01 14:57:30.0 來源:國際地震動態 作者:

  在大地震發生后的幾個星期至幾個月內,周圍地區經常會遭受強大余震的破壞,這些余震可能使已經遭受破壞的社區癱瘓,并嚴重阻礙災后恢復工作。雖然科學家們已經發現了一些經驗性規律,如Bth定律和Ohmori定律,并利用其來描述余震的可能大小和時間,但預測其位置的方法仍難以掌握。

    在谷歌研究人員的建議下,美國哈佛大學地球與行星科學系的Brendan Meade教授及在其實驗室工作的博士后Phoebe DeVries嘗試利用人工智能(AI)技術來解決這一問題。他們使用深度學習算法,比對分析了來自世界各地的地震數據所形成的數據集,試圖預測余震可能發生的位置,并開發出了一個系統。雖然該系統仍然不夠精確,但能夠比隨機分配更好地預測余震。該研究于2018年8月30日發表在Nature上。

    研究者首先獲取了至少199次大地震后的觀測數據。在5級或更大地震發生后,人們會花費大量時間來研究斷層的哪一部分發生了移動,移動了多少。許多研究可能會使用一兩次地震的觀測結果,但該研究使用了整個數據庫。在主震引起的應力和應變可能是引發余震的原因這一基本認識下,研究者將數據庫與基于物理的模型(震后地球的壓力和應變狀態)相結合。

    之后,研究者將區域分成5 kmx5 km的網格。在每個網格中,利用所開發系統檢查是否存在余震,并利用神經網絡尋找余震發生位置與主震所產生應力之間的相關性。這一問題的關鍵在于哪些因素的組合更具有可預測性。研究者所開發系統證實偏應力張量的第二不變量(簡稱J2)具有更好的可預測性,這顛覆了傳統的主要理論。J2在冶金學和其他理論中經常被使用,在地震學中罕見。但是,Meade表示,這也說明神經網絡沒有發現一些瘋狂的東西,它發現了一些高度可解釋的東西,識別出了應該關注的物理特性。

    DeVries表示,這種可解釋性至關重要,因為人工智能系統長期以來被許多科學家視為黑盒子--能夠根據一些數據產生答案。然而,采用高度復雜的現實世界數據來應對這一挑戰將是一項艱巨的任務,因此,要求系統對綜合的、高度理想化的地震進行預測,然后進行檢查。通過在空間上對比神經網絡的輸出,研究者發現J2在預測中似乎更為重要。

    Meade稱,由于神經網絡使用來自全球的地震和余震數據進行訓練,因此產生的系統適用于許多不同類型的斷層。世界不同地區的斷層有不同的幾何形狀,但是這個系統可以讓人類在一個地區對其進行訓練,然后預測另外一個地區的情況,所以它是普適的。目前,人類距離實際預測地震還有很長的路要走,在任何實時意義上都還要做很多的事情,但Meade相信機器學習在這方面將有巨大潛力。

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