【儀表網(wǎng) 儀表產(chǎn)業(yè)】快速自動(dòng)化采集分析地震震源信息對震后趨勢判定、烈度速報(bào)、地震應(yīng)急救援等提供科學(xué)依據(jù)。但從地震記錄推算地震震源機(jī)制是個(gè)耗時(shí)的計(jì)算過程，目前世界各地地震監(jiān)測臺(tái)網(wǎng)在速報(bào)信息里只有發(fā)震時(shí)刻、震級、地點(diǎn)和震源深度等內(nèi)容，不包括描述地震破裂特征的震源機(jī)制解參數(shù)。
 

　　人工智能系統(tǒng)可在收到地震記錄后不到1秒時(shí)間內(nèi)，準(zhǔn)確估算出震源機(jī)制解參數(shù)。除能幫助預(yù)測海嘯外，震源機(jī)制解還可能用于由前震預(yù)測主震，或由主震資料預(yù)測強(qiáng)余震，揭示震源附近的應(yīng)力分布狀況等。
 

　　AI 或是精準(zhǔn)預(yù)測地震的“救世主”
 

　　事實(shí)上，在20世紀(jì)90年代，就有人嘗試著用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測地震，但收效甚微。不過有些人不想對難題低頭，位于美國的洛斯·阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室(Los Alamos National Laboratory，曼哈頓計(jì)劃的主導(dǎo)者)，這里集結(jié)了地球上優(yōu)秀的物理學(xué)家、地理學(xué)家以及——程序員。他們堅(jiān)信，AI 極有可能是破解這個(gè)難題的“救世主”。
 

　　他們給機(jī)器輸入原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都來源于實(shí)驗(yàn)室模擬地震發(fā)生之前，之中、和之后持續(xù)進(jìn)行的大量測量。 然后，他們通過算法篩選數(shù)據(jù)，查找當(dāng)人造地震發(fā)生時(shí)發(fā)出信號(hào)的可靠模式。
 

　　真實(shí)而準(zhǔn)確的地震預(yù)測，將是接下來 AI 的研究方向。
 

　　提高地震預(yù)測預(yù)警的準(zhǔn)確性，需要密集的高頻監(jiān)測數(shù)據(jù)采集和實(shí)時(shí)處理，現(xiàn)有的人機(jī)結(jié)合工作模式已不適應(yīng)這一要求。這一成果為地震監(jiān)測、預(yù)測預(yù)警業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)快速、高效的智能化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在人工智能解決地震監(jiān)測預(yù)警領(lǐng)域不斷取得突破，并應(yīng)用到川滇地震科學(xué)實(shí)驗(yàn)場，對我國的地震減災(zāi)事業(yè)意義重大。
 

　　讓AI聽懂地震的“閑言細(xì)語”
 

　　首先，在實(shí)驗(yàn)室模擬斷層。通過抽動(dòng)中間地層的方式，在實(shí)驗(yàn)室中模擬地震，并在層間放置巖石混合物來模擬真實(shí)斷層。這種實(shí)驗(yàn)地震系統(tǒng)已經(jīng)被地理學(xué)家熟知，在地震到來時(shí)，地層間的混合物會(huì)開始掉落并伴有特殊聲響，同時(shí)地層也會(huì)周期性地滑動(dòng)。
 

　　在這個(gè)過程中，研究組發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題：這些“地層運(yùn)動(dòng)”所發(fā)出的聲音，能否用于預(yù)測下一次地層運(yùn)動(dòng)發(fā)生的時(shí)間？之前從未有人在該信息中，發(fā)現(xiàn)可用于預(yù)測工作的特定模式和規(guī)律。所以這次，研究人員將采集到的聲波信息送入機(jī)器學(xué)習(xí)算法當(dāng)中，期望從中發(fā)現(xiàn)一些被地理學(xué)家忽略的東西。
 

　　事實(shí)表明，實(shí)驗(yàn)結(jié)果印證了他們的想法。研究人員將滑動(dòng)窗內(nèi)采集到聲波送入算法，并要求其給出地震發(fā)生的可能性預(yù)測。算法的準(zhǔn)確度令人吃驚，“結(jié)果顯示，我們只是讓 AI 去“聽”模擬地震發(fā)生時(shí)的聲音信號(hào)，它就能精確地預(yù)測出距離地震發(fā)生前的剩余時(shí)間。”研究人員報(bào)告說。
 

　　隨之而來的問題是：機(jī)器為何能做到這一點(diǎn)？研究人員先假設(shè)這是由于地震先兆要比我們想象的弱，在現(xiàn)實(shí)世界中很難被準(zhǔn)確記錄。機(jī)器似乎成功捕捉到之前被地理學(xué)家當(dāng)作噪聲忽略的信息。“我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行的分析，為相關(guān)研究提供了新思路”，研究人員稱。
 

　　減輕破壞程度是地震研究者的一個(gè)重要目標(biāo)。當(dāng)破壞性地震發(fā)生時(shí)，實(shí)時(shí)報(bào)告地震參數(shù)對于立即進(jìn)行破壞評估和緊急疏散至關(guān)重要。該研究目前正在轉(zhuǎn)化為實(shí)際成果，近期將在中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)和中國地震局合作研發(fā)的“智能地動(dòng)”人工智能地震監(jiān)測系統(tǒng)上試運(yùn)行，在中國地震科學(xué)實(shí)驗(yàn)場全面推廣。
 

　　資料來源：簡書、中國科學(xué)報(bào)