人工智能驱动的地震预报在试验中显示出希望

人工智能经过训练，可以检测研究人员与之前地震配对的实时地震数据中的统计波动。结果是每周预测，人工智能成功预测了距其预计发生地点约 200 英里范围内的 14 次地震，且强度几乎与计算出的完全一致。它错过了一次地震并发出了八次错误警报。

目前尚不清楚同样的方法是否适用于其他地点，但这一努力是人工智能驱动的地震预报研究的一个里程碑。

德克萨斯大学经济地质局教授、研究小组成员谢尔盖·福梅尔（Sergey Fomel）表示：“预测地震是我们的圣杯。” “我们还没有接近对世界任何地方进行预测，但我们所取得的成就告诉我们，我们认为不可能的问题原则上是可以解决的。”

该试验是在中国举行的国际竞赛的一部分，UT 开发的人工智能从其他 600 项设计中脱颖而出。 UT 的参赛由局地震学家和人工智能首席开发人员陈阳康领导。试验结果发表在《美国地震学会通报》杂志上。

“你看不到地震即将发生，”领导该局德克萨斯州地震网络项目（TexNet）的高级研究科学家亚历山德罗斯·萨瓦迪斯（Alexandros Savvaidis）说。 “这只是几毫秒的事情，你唯一可以控制的是你的准备程度。即使达到 70%，这也是一个巨大的结果，可以帮助最大限度地减少经济和人员损失，并有可能显着改善全球的地震准备工作。”

研究人员表示，他们的方法通过遵循相对简单的机器学习方法取得了成功。根据团队对地震物理学的了解，人工智能获得了一组统计特征，然后被告知在五年地震记录数据库上进行自我训练。

经过训练后，人工智能会通过聆听地球背景隆隆声中即将发生地震的迹象来进行预测。

该局局长斯科特·廷克 (Scott Tinker) 表示：“我们为这支队伍及其在这项享有盛誉的比赛中获得第一名感到非常自豪。” “当然，不仅仅是地点和震级，时间也很重要。地震预测是一个棘手的问题，我们不能夸大其难度。”

研究人员相信，在加利福尼亚、意大利、日本、希腊、土耳其和德克萨斯州等拥有强大地震跟踪网络的地方，人工智能可以提高其成功率，并将其预测范围缩小到几十英里以内。

下一步之一是在德克萨斯州测试人工智能，因为该州经常发生小地震和一些中震级地震。该局的 TexNet 拥有 300 个地震台站和超过六年的连续记录，这使其成为验证该方法的理想地点。

最终，研究人员希望将该系统与基于物理的模型相结合，这在数据匮乏的情况下可能很重要，或者像卡斯卡迪亚这样的地方，那里的最后一次大地震发生在地震仪出现之前数百年。

“我们未来的目标是将物理和数据驱动的方法结合起来，为我们提供一些通用的东西，比如 chatGPT，我们可以将其应用于世界任何地方，”陈说。

这项新研究是实现这一目标的重要一步。

廷克说：“这可能还有很长的路要走，但像这样的许多进步加在一起，将推动科学向前发展。”

该研究得到了 TexNet、德克萨斯州计算地震学联盟和浙江大学的支持。该局是杰克逊地球科学学院的一个研究单位。

资源 University of Texas at Austin. "AI-driven earthquake forecasting shows promise in trials." ScienceDaily. ScienceDaily, 5 October 2023. <www.sciencedaily.com/releases/2023/10/231005161739.htm>.