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英國《自然》雜志發(fā)表研究結(jié)果:AI算法實現(xiàn)光速級地震監(jiān)測

評論

英國《自然》雜志11日發(fā)表的一項研究顯示,一個機器學(xué)習(xí)模型可以對大型地震的演化進行準(zhǔn)確地實時估測,這個經(jīng)過訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)模型能測定以光速傳播的重力變化信號。

對地震的監(jiān)測一般需要測定地震波,地震波是在地殼中傳播的能量脈沖。然而,基于地震波的預(yù)警系統(tǒng)有時候反應(yīng)太慢,無法在大型地震(矩震級8或以上)發(fā)生的當(dāng)下準(zhǔn)確估算地震規(guī)模。有一種解決辦法是追蹤即時彈重力信號(PEGS),這種信號以光速傳播,由巖體突然錯動導(dǎo)致重力變化而產(chǎn)生。不過,PEGS是否能用來對大型地震出現(xiàn)后的方位和發(fā)展做出快速可靠的實時估算,一直有待驗證。

來自法國蔚藍海岸大學(xué)、法國發(fā)展研究院、法國國家科學(xué)研究中心、蔚藍海岸天文臺的科學(xué)家們此次在日本1400個潛在地震位置模擬了35萬個地震情景,并利用PEGS信號訓(xùn)練了一個深度學(xué)習(xí)模型(PEGSNet)。之后,研究人員又用2011年日本東北大地震的實時數(shù)據(jù)測試了這個模型,2011年日本東北大地震是迄今有記錄的規(guī)模最大、破壞力最強的地震之一。

研究人員發(fā)現(xiàn),PEGSNet能準(zhǔn)確計算地震方位、地震規(guī)模以及地震隨時間的變化。重要的是,PEGSNet能快速給出以上信息,在地震波到達前就做出判斷。

研究人員總結(jié)道,PEGSNet在大型地震及其演化(從地表破裂到可能出現(xiàn)的相關(guān)海嘯)的早期監(jiān)測方面或能發(fā)揮重要作用。雖然這個模型主要針對日本,但他們強調(diào),該模型也能很好地適用于其他地區(qū),只需很小的調(diào)整就能實時使用這一策略。 (記者張夢然)

標(biāo)簽: 地震監(jiān)測 光速級地震監(jiān)測 AI算法幫助地震監(jiān)測

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