谷歌联手哈佛大学|利用深度学习提高余震预测准确率

预测地震不容易，但要预测地震后的余震，最近有一个新方法推出。由科技大佬谷歌和世界顶尖的哈佛大学合作开发，新方法透过深度学习演算法，能预测余震将出现的位置，有望减少因余震造成的伤亡和建筑物结构损坏。

根据VentureBeat最新报导，谷歌（Google）旗下人工智能部门和美国哈佛大学（Harvard University）的研究人员己经建立了新的AI模型，可以预测大地震后发生余震的位置。该模型使用近十年里经历的199次大地震以及13万次余震资料进行训练。研究发现，该模型比目前用于预测余震的方法更加准确。

DeVries指出，现在我们开发的余震预测仍处于初期阶段，但却足以让我们兴奋不已。一直以来，很多研究人员都认为预测地震并不可能，尽管我们能分辨出哪些是高危险地区，但是要明确指出地震何时发生和强度则少有进展。预测余震则是另一回事，受地底深处的复杂地理因素和物理影响，研究人员能预测余震何时出现和严重性，不过实际发生的位置仍不明确。

余震经常无预警发生，甚至导致第二波更严重的伤亡。为此，研究人员利用深度学习演算法分析全球各地的地震数据，尝试制作全新的改进的地震预测系统，同时能预测发生的时间、地点和强度，研究人员相信系统有朝一日能用于预测真正的余震。

在我们用于训练这个神经网络的资料中，所包含的余震多发生在距离震央50公里的垂直范围和100公里的水平范围内。在训练模型的资料里也包含了几个著名的大地震，比如2004年苏门答腊岛地震、2011年日本地震、1989年旧金山地震以及1994年洛杉矶的北岭地政。这项研究由DeVries、谷歌机器学习研究人员MartinWattenberg、Fernanda Viegas和谷歌AI负责人Brendan Meade共同负责。

哈佛大学研究人员Phoebe DeVries最后表示，预测余震是一项挑战，但却非常适合机器学习，因为有太多影响余震行为的物理现象，机器学习正擅长整理这些关系。