美利堅合眾國洛斯阿拉莫斯國度試驗室的科學家們正在運用人為智能猜測地動。

多數資本以及多數接洽職員的科學研究生存都貢獻給了猜測下一次地面震將在何時何地爆發。但地動猜測與氣象預告不同，氣象預告經過運用更好的衛星和更宏大的數學模子獲得了顯著革新，而地動猜測則因重復波折而阻礙不前。

寰球最具妨害性的限制地動爆發在地動妨害性地圖（seismic hazard map）覺得相對安定的場合，比方2008年的華夏汶川地動、2010年的海地地動和2011年的日當地震。

此刻，在人為智能的扶助下，越來越多的科學家表白，他們領略海量地動數據的辦法爆發了變革，這不妨扶助他們更好地領會地動、猜測地動的動作以及供給更趕快、更精確的早期預先警告。

“我在任業生存中第一次對咱們能在這個題目上海博物館得發達懷有真實的蓄意，”洛斯阿拉莫斯國度試驗室（Los Alamos National Laboratory）的接洽職員保羅·約翰遜（Paul Johnson）表白，他在本接洽范圍處于前沿場所。

科學家們對于來日波折的地動猜測案例有著格外領會的認知，所以，在被問及他們運用人為智能博得了多大發達時，他們老是持經心作風。該范圍的限制人士將猜測（prediction）稱為“P字”，由于他們以至不想表示它是大概的。但他們表白，個中一個要害目的是不妨供給真實的猜測。比方，地動妨害性地圖上供給的地動概率具備至關要害的感化，更加是在引導工程師怎樣結構創造物方面。品評者稱這些地圖特出不精確。

一份洛杉磯的地圖列出了地動在給及時間周期（常常為50年）內爆發激烈振動的概率。此概率鑒于一個攙雜的公式，該公式在其余成分除外，還將相對斷層的隔絕、斷層的一側移過另一側的速率以及該地區內的地動反復周期商量在內。

美利堅合眾國地質觀察局（United States Geological Survey）的地質學家凱瑟琳·M·施里爾（Katherine M. Scharer）把持了一項接洽，該接洽對可追究到公元八世紀的圣安德列斯（San Andreas）斷層南加州限制之前爆發的九次地動的日期進行了估算，圣安德列斯斷層上的邇來一次地面震爆發在1857年。

因為這些地面震之間的平衡功夫間隙為135年，但是地動之間的功夫間隙格外多變（從44年到305年），取平衡值并不是特出有效的猜測東西。地面震大概會在來日爆發，也大概會在一個半世紀或更長功夫此后爆發。這恰是加州大學伯克利分校（University of California, Berkeley）數學和物理科學系副院長菲利普·史塔克（PhilipStark）的品評看法之一。史塔克博士將所有地動概率體例稱之為“介于偶爾義和誤導之間”，并倡儀將其廢除。

與人為智能關系的新鴻基地產動接洽依附于神經搜集，恰是這種本領加快了從語音數字輔助到無人駕駛汽車等各方面包車型的士超過。神經搜集對人腦中的神經元搜集進行渙散建立模型，它是一個攙雜的數學體例，不妨自行進修工作。

科學家表白，地動數據與谷歌和亞馬遜等公司用于演練神經搜集辨別Alexa等家用數字輔助所接受的語音吩咐的音頻數據特出一致。在接洽地動時，由計劃機探求海量數據中的形式，而不是依附科學家勞累的雙眼進行探求。

“咱們具有的是一系列的地動測量數據，而不是一系列的單詞，”加州理工科學院（California Institute of Technology）地動學試驗室（Seismological Laboratory）的接洽職員扎卡里·羅斯（Zachary Ross）說道，他正在探究這些人為智能本領。“咱們正在探求這些數據中的同類形式。”

在處于人為智能接洽前沿場所的谷歌公司休完假后，哈佛大學地球與行星科學系熏染布倫丹·米德（Brendan Meade）發端探究這些本領。他的第一個名目表白，這些呆板進修本領起碼不妨大幅加快他的試驗。他和他的接洽生運用神經搜集運轉地動領略，速率比來日快500倍。來日須要幾天功夫本領實行的領略此刻只須要耗費幾分鐘功夫。

米德博士還創造，這些人為智能本領不妨帶來新的管見。2018年秋天，他與來自谷歌和哈佛大學的其余接洽職員所有公布了一篇論文，展現了神經搜集怎樣猜測地動余震。他覺得，這種名目代表了地動科學接洽辦法的宏大變化。一致的處事正在加州理工科學院和斯坦福大學等機構發展。羅斯博士說道：“咱們正處于本領不妨做得和人類大師一律好，以至做得比人類大師更好的變化點。”

人們之以是持經心達觀作風是由于他們斷定：跟著傳感器變得越來越小和越來越廉價，科學家們將不妨搜集更多的地動數據。借助神經搜集和一致的人為智能本領，他們蓄意從一切這些數據中搜集新的管見。

羅斯博士和加州理工科學院的其余接洽職員正在運用這些本領創造不妨在地動爆發時進行更加精確的辨別，并猜測震中場所和振動曼延目的的體例。日本和墨西哥都有早期預先警告體例，加利福尼亞州則方才推出了本人的早期預先警告體例。但科學家表白，人為智能不妨極地面普及其精確性，扶助猜測地殼分割的目的和強度，并向病院和其余不妨從幾秒鐘的特出籌備功夫中獲益的機構供給早期預先警告。“你具有的細節越多，你的猜測就越透徹，”羅斯博士說道。

從事這些名目的科學家表白，神經搜集有其控制性。固然它們長于在數據中創造熟習的旗號，但它們并紛歧定符合探求新典型的旗號，比方結構板塊研磨在所有時發出的聲響。

但在洛斯阿拉莫斯，約翰遜博士及其共事仍舊表明，一種稱為“隨機叢林”（random forest）的呆板進修本領不妨辨別試驗室內創造的模仿斷層中之前未知的旗號。在一個案例中，他們的體例表白，由斷層創造但科學家之前覺得毫偶爾義的某個特定聲響本質上是地動何時到來的引導。

東京大學（University of Tokyo）地動學家羅伯特·蓋勒（Robert Geller）等限制科學家不斷定人為智能將革新鴻基地產動猜測。他置疑來日的地動不妨猜測將來的地動這一基礎。結果，他表白，惟有在咱們不妨超過隨機范疇猜測地動何時爆發時，咱們本領領會人為智能猜測的功效畢竟怎樣。“沒有捷徑可走，”蓋勒博士說道。“即使你無法猜測將來，那么你的假如即是錯的。”