人工智能驱动的地震预报在测试中展现前景

一项借助人工智能预测地震的新尝试燃起人们的希望，这项技术有朝一日可以用来限制地震对生活和经济的破坏影响。该人工智能算法由得克萨斯大学奥斯汀分校（UT）的研究人员开发，在中国进行的为期七个月的试验中，算法在地震发生前一周正确预测了70%的地震。

研究人员正致力于用人工智能预测地震。人工智能经过训练，可以快速检测与以往地震配对的实时地震数据中的波动统计。结果是，人工智能在预测中，成功地预测了14次地震，距离地震发生地点约320公里，强度几乎与计算的强度完全相同。不过它也错过了一次地震，并发出了八次错误警报。

目前还不知道同样的方法是否会在其他地方奏效，但这项工作可以算是人工智能驱动地震预报研究的一个里程碑。

“预测地震是圣杯。”犹他州经济地质局（该局是杰克逊地球科学学院的一个研究单位）教授、研究小组成员Sergey Fomel说，“我们没有对世界上其他地方做出预测，但取得的成就告诉我们，以往认为不可能解决的问题原则上是可以解决的。”

该试验是在中国举行的一场国际比赛的一部分，在这场比赛中，UT开发的人工智能在600种其他设计中排名第一。试验结果发表在《美国地震学会公报》上。

“你看不到地震的到来，”高级研究科学家Alexandros Savvaidis说，他领导着该局的得克萨斯地震网络项目（TexNet）。“这只是几毫秒的问题，你唯一能控制的就是你的准备程度。即使能达到70%，这也是一个巨大的成果，可以帮助最大限度地减少经济和人员损失，并有可能大幅提高全球的地震防备水平。”

研究人员表示，他们的方法通过遵循相对简单的机器学习方法取得了成功。人工智能根据团队的地震物理知识获得了一组统计特征，然后被告知在一个为期五年的地震记录数据库中进行训练。经过训练后，人工智能通过在地球”隆隆背景声”中倾听即将到来的地震迹象来进行预测。

犹他州经济地质局局长Scott Tinker表示： “我们为这支队伍及其在这场久负盛名的比赛中获得的第一名感到骄傲。”“当然，重要的不仅仅是（地震）位置和震级，还有时间。地震预测是一个棘手的问题。”

研究人员相信，在美国加利福尼亚和得克萨斯、意大利、日本、希腊、土耳其等拥有强大地震跟踪网络的地方，人工智能可以提高成功率，并将预测范围缩小到百公里以内。下一步是在得克萨斯州测试人工智能，因为该州经历了频率很高的轻度和中度地震。该局的TexNet拥有300个地震台站和六年多的连续记录，这使其成为验证该方法的理想地点。

最终，研究人员希望将该系统与基于物理的模型相结合，这在数据较差的地方可能更重要。这项研究得到了TexNet、得克萨斯州计算地震学联合会和浙江大学的支持。