
据外媒报道,谷歌旗下人工智能(AI)部门和哈佛大学的研究人员已经建立了新的AI模型,可以预测大地震一年后发生余震的位置。该模型使用近几十年里经历的199次大地震以及随后的13万次余震数据进行训练。
研究发现,该模型比目前用于预测余震的方法更加准确。

用于训练这个神经网络的数据集中包含的余震,多发生在距离震中50公里的垂直范围和100公里的水平范围内。哈佛大学地球和行星科学系的菲比·德威利斯(Phoebe DeVries)称:“我们发现,经过训练后改变应力,这个神经网络可以更准确地预测余震的位置。”
这项研究没有真正的地震学家参与,尽管德威利斯和米德认为他们自己是计算地球科学家。AI模型的经验教训将被用来探索一个更大的问题:是什么引发了地震?米德表示:”虽然大部分神经网络都难以对结果作出解释,这有时也被称为‘黑盒’,但结果证明,我们的结果是可以解释的。我们可以观察这个网络产生了什么,并真正理解它,它实际上给我们指出了许多可能不同的物理理论,包括关于地震触发的原因,所以它把我们引向了全新的方向,这对我们来说是令人兴奋的。”
但米德承认,新AI模型无法将火山爆发等其他重大自然灾害所造成的地震考虑在内。虽然该模型是利用过去几年中主要大地震的历史数据进行训练的,但未来的地震数据将为其提供更多信息。
用于训练该模型的数据来自著名大地震,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)。
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