谷歌、哈佛研究人员用AI预测一年内余震

    据外媒报道,谷歌和哈佛大学的的研究人员开发了一种人工智能模型,可以预测地震发生后最长一年内的余震。

    在一次地震发生以后,常常紧跟着有一系列余震,余震强度一般都比主震小,但持续时间可达几天甚至几个月,因此也具有强烈的破坏性。

    这个模型使用最近 10 年的 199 次地震及其 13 万次余震数据进行训练,实际结果比目前使用的余震预测方法更加精确。

    用于训练这套神经网络的余震发生在每次地震的震中垂直距离50公里内、水平距离100公里范围内。“以前的余震预测基线在测试数据集中的精确度约为3%。我们的神经网络方法的精度约为6%,”研究人员Phoebe DeVries说。

    该模型使用的数据包括2004年苏门答腊地震、2011年东日本大地震、1989年旧金山地震以及1994年洛杉矶地震等著名地震。此次研究结果已经发表在最新的《自然》杂志上。共同作者包括哈佛大学地球与行星学系的菲比·德芙蕾丝(Phoebe DeVries)、谷歌机器学习研究员马汀·瓦登伯格(Martin Wattenberg)和弗南达·维加斯(Fernanda Viégas)以及谷歌人工智能招聘主管布伦丹·梅德(Brendan Meade)。

    虽然并没有真正的地震学家参与此次研究,但科学家们还是希望可以利用此次研究中吸收的经验教训来进一步探索更宏大的问题:究竟是什么触发了地震?

     


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