一項借助人工智慧預測地震的新嘗試給人們帶來了希望，有朝一日這種技術可以用來限制地震對生活和經濟的影響。人工智慧演算法由德州大學奧斯汀分校的研究人員開發，在中國進行的為期七個月的試驗中，該演算法在地震發生前一周正確預測了70%的地震。

2011 年紐西蘭強烈地震後的損壞情況。德州大學奧斯汀分校的研究人員正在利用人工智慧預測地震。圖片來源：Flickr／Martin Fluff

研究人員訓練人工智慧檢測即時地震數據中的統計突變，並將這些數據與先前的地震配對。結果，在每週一次的預測中，人工智慧成功預測了14 次地震，距離它估計的地震發生地點約200 英里，強度幾乎完全一致。它錯過了一次地震，並發出了8 個錯誤警報。

目前還不知道同樣的方法是否能在其他地點奏效，但這項工作是人工智慧驅動的地震預報研究的里程碑。

德州大學經濟地質局教授、研究小組成員謝爾蓋-福梅爾（Sergey Fomel）說：「預測地震是聖杯。我們還無法預測世界上任何地方的地震，但我們所取得的成果告訴我們，我們認為不可能解決的問題原則上是可以解決的。

這次試驗是在中國舉行的國際競賽的一部分，德州大學開發的人工智慧在600 個其他設計方案中脫穎而出。德州大學的參賽者是地震局專家、人工智慧的主要開發者陳陽康。試驗結果發表在《美國地震學會公報》雜誌。

這張地圖顯示了人工智慧預測的地震在中國的位置（藍點），並用紅線連接到每次實際地震發生的位置（紅點）。數字表示地震發生的星期。在為期30 週的試驗中，德州大學Austin 開發的人工智慧只錯過了一次地震。圖片來源：Yangkang Chen/傑克遜地球科學學院

資深研究科學家亞歷山大-薩瓦伊迪斯（Alexandros Savvaidis）說：”我們看不到地震的到來，這是一個毫秒級的問題，唯一能控制的就是對地震的防災準備程度。即使只有70% ，這也是一個巨大的成果，有助於最大限度地減少經濟和人員損失，並有可能顯著改善全球的地震防備工作。

研究人員說，他們的方法是透過相對簡單的機器學習方法取得成功的。根據研究小組所掌握的地震物理學知識，為人工智慧提供了一組統計特徵，然後讓它在一個為期五年的地震記錄資料庫中進行自我訓練。

經過訓練後，人工智慧透過聆聽地球背景隆隆聲中地震來襲的跡象進行預測。

該局局長 Scott Tinker表示：「我們為這支隊伍及其在這一著名比賽中取得的第一名成績感到非常自豪。當然，重要的不僅是地點和震級，還有時間。

研究人員相信，在加州、義大利、日本、希臘、土耳其和德州等擁有強大地震追蹤網路的地方，人工智慧可以提高成功率，將預測範圍縮小到數十英里以內。

下一步工作之一是在德克薩斯州測試人工智慧，因為該州小震和一些中震的發生率很高。地震局的TexNet 擁有300 個地震站和六年多的連續記錄，是驗證方法的理想地點。

最終，研究人員希望將該系統與基於物理的模型相結合，這在數據貧乏的地方或卡斯卡迪亞等地可能非常重要，因為那裡上一次大地震發生在地震儀出現之前的幾百年。

陳說：”我們未來的目標是將物理學和數據驅動方法結合起來，為我們提供一種通用的方法，就像ChatGPT一樣，可以應用於世界上的任何地方。”

新研究是實現這一目標的重要一步。這可能是一個漫長的過程，但像這樣的許多進展加在一起，以推動科學向前發展。

編譯自/ ScitechDaily 2024-08-20