谷歌联手哈佛大学用AI预测地震余震 准确率更高

　　据VentureBeat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。”

　　用于训练该模型的数据来自著名大地震，比如2004年苏门答腊岛地震、2011年日本地震、1989年旧金山湾区洛玛普雷塔地震以及1994年洛杉矶附近的北岭地震。这项研究由德威利斯和谷歌机器学习研究人员马丁⋅沃腾伯格(Martin Wattenberg)和费尔南达⋅维埃加斯(Fernanda Viegas)以及谷歌AI招聘负责人布伦丹⋅米德(Brendan Meade)共同撰写。

　　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。

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