一項(xiàng)借助人工智能預(yù)測地震的新嘗試燃起人們的希望，這項(xiàng)技術(shù)有朝一日可以用來限制地震對生活和經(jīng)濟(jì)的破壞影響。該人工智能算法由得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校（UT）的研究人員開發(fā)，在中國進(jìn)行的為期七個月的試驗(yàn)中，算法在地震發(fā)生前一周正確預(yù)測了70%的地震。

研究人員正致力于用人工智能預(yù)測地震。人工智能經(jīng)過訓(xùn)練，可以快速檢測與以往地震配對的實(shí)時地震數(shù)據(jù)中的波動統(tǒng)計(jì)。結(jié)果是，人工智能在預(yù)測中，成功地預(yù)測了14次地震，距離地震發(fā)生地點(diǎn)約320公里，強(qiáng)度幾乎與計(jì)算的強(qiáng)度完全相同。不過它也錯過了一次地震，并發(fā)出了八次錯誤警報。

目前還不知道同樣的方法是否會在其他地方奏效，但這項(xiàng)工作可以算是人工智能驅(qū)動地震預(yù)報研究的一個里程碑。

“預(yù)測地震是圣杯。”猶他州經(jīng)濟(jì)地質(zhì)局（該局是杰克遜地球科學(xué)學(xué)院的一個研究單位）教授、研究小組成員Sergey Fomel說，“我們沒有對世界上其他地方做出預(yù)測，但取得的成就告訴我們，以往認(rèn)為不可能解決的問題原則上是可以解決的。”

該試驗(yàn)是在中國舉行的一場國際比賽的一部分，在這場比賽中，UT開發(fā)的人工智能在600種其他設(shè)計(jì)中排名第一。試驗(yàn)結(jié)果發(fā)表在《美國地震學(xué)會公報》上。

“你看不到地震的到來，”高級研究科學(xué)家Alexandros Savvaidis說，他領(lǐng)導(dǎo)著該局的得克薩斯地震網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目（TexNet）。“這只是幾毫秒的問題，你唯一能控制的就是你的準(zhǔn)備程度。即使能達(dá)到70%，這也是一個巨大的成果，可以幫助最大限度地減少經(jīng)濟(jì)和人員損失，并有可能大幅提高全球的地震防備水平。”

研究人員表示，他們的方法通過遵循相對簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法取得了成功。人工智能根據(jù)團(tuán)隊(duì)的地震物理知識獲得了一組統(tǒng)計(jì)特征，然后被告知在一個為期五年的地震記錄數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)過訓(xùn)練后，人工智能通過在地球”隆隆背景聲”中傾聽即將到來的地震跡象來進(jìn)行預(yù)測。

猶他州經(jīng)濟(jì)地質(zhì)局局長Scott Tinker表示： “我們?yōu)檫@支隊(duì)伍及其在這場久負(fù)盛名的比賽中獲得的第一名感到驕傲。”“當(dāng)然，重要的不僅僅是（地震）位置和震級，還有時間。地震預(yù)測是一個棘手的問題。”

研究人員相信，在美國加利福尼亞和得克薩斯、意大利、日本、希臘、土耳其等擁有強(qiáng)大地震跟蹤網(wǎng)絡(luò)的地方，人工智能可以提高成功率，并將預(yù)測范圍縮小到百公里以內(nèi)。下一步是在得克薩斯州測試人工智能，因?yàn)樵撝萁?jīng)歷了頻率很高的輕度和中度地震。該局的TexNet擁有300個地震臺站和六年多的連續(xù)記錄，這使其成為驗(yàn)證該方法的理想地點(diǎn)。

最終，研究人員希望將該系統(tǒng)與基于物理的模型相結(jié)合，這在數(shù)據(jù)較差的地方可能更重要。這項(xiàng)研究得到了TexNet、得克薩斯州計(jì)算地震學(xué)聯(lián)合會和浙江大學(xué)的支持。