威尼斯国际平台app联合哈佛大学,预测余震和森
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原标题:预测余震和森林野火,Google AI 还有这些新应用

原标题:联合哈佛大学,Google 要用人工智能来预测地震余震

  【环球网科技综合报道】Google 一直尝试将人工智能、机器学习应用在不同细分领域和行业中,希望通过科技的力量为人类切实解决难以攻克的关卡,让这项技术造福每一个人。

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TensorFlow 作为Google 人工智能开源平台扮演了重要的角色。 全球的开发者都在利用这一平台实现创新,并且已经在保护热带雨林、濒危物种和诊断糖尿病视网膜病变方面实现了实际应用。如今,基于TensorFlow 的人工智能开发和应用更在预测地震余震、节能和预测森林野火方面实现了新的突破。

雷锋网消息,近日,来自 Google 人工智能部门和哈佛大学的研究人员已经建立了一个人工智能模型,能够预测大地震后长达一年的余震位置。该模型训练了近几十年来的 199 次大地震以及之后带来的 13 万次余震,并发现比目前用于预测余震的方法更精确。

运用AI预测地震余震

用于训练神经网络的余震数据集来自距离每个地震震中垂直延伸 50 公里、水平延伸 100 公里的周边地区。

大地震发生后的数周、数月内,周边地区经常会发生强烈余震,再次损害已经遭受破坏的社区,极大地阻碍了震后的恢复重建工作。尽管科学家已经提出一些经验性规律来预测余震发生的可能时间和规模,但相比之下,预测余震的位置更难。对此,Google和哈佛大学的研究人员尝试运用人工智能解决该问题。

哈佛大学地球和行星科学系的 Phoebe DeVries 在电话采访中表示:

研究人员运用机器学习模型对来自全世界的超过118次大地震的地震数据库进行分析,其中包括近代历史上破坏力极强的地震,如:2011年3月发生在日本的9.1级 大地震。并用这个地震数据库训练神经网络,分析主震和余震的位置与应力变化的关系,从而对余震位置进行预测。这比目前使用的余震预测方法更加准确,在余震预测方面向前迈出了一大步。

我们发现,在将这些模型应力变化输入神经网络后,在测试数据中,神经网络可以更准确地对余震位置进行预测,这比在余震研究中经常使用的库仑破坏应力变化基准预测的更准确。

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用于训练该模型的数据来自知名的大地震,例如 2004 年苏门答腊地震、2011 年日本地震、1989 年旧金山湾区的洛马普里塔地震和 1994 年洛杉矶附近的北岭地震。

(深红色表示预计会经历余震的区域; 黑点是观察到的余震的位置;黄线表示在主震期间破裂的断层。)

这项研究成果发表在《自然》杂志上。雷锋网了解到,该研究由 DeVries 与 Google 机器学习研究人员 Martin Wattenberg 和 Fernanda Viégas 以及 Google 人工智能招聘负责人 Brendan Meade 共同撰写。虽然 DeVries 和 Meade 认为他们自己是地球计算科学家,但是目前没有实际的地震学家参与这项研究。

运用AI降低数据中心能耗

另外,AI 模型在训练过程中的经验将被用来探索一个更大的问题:究竟是什么引发地震?对此,Meade 在电话采访中表示:

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