原標題：地震預測真的無法做到嗎？或許AI才是唯一救星！
【獵雲網（微信：ilieyun）上海】8月9日報道（文/grace33）
8月8日21時19分在四川阿壩州九寨溝縣(北緯33.20度，東經103.82度)發生7.0級地震，震源深度20千米，已造成9人死亡。據悉這次地震震感強烈，連獵雲北京與西安的同事都有震感波及。昨日晚間時分，中國地震臺網中心和四川地震局等單位的專傢緊急會商後認為，在震區近幾日仍存在發生6級左右餘震的可能。
說到地震，可以說是眾多天災中最為常見但也傷害力極大的一種，2008年的512汶川大地震，可以說給中國留下瞭不可磨滅的傷痕，也使民眾對“地震”一詞談之色變。各類預測地震的方法層出不窮，其中“地震雲”就反復出現在各類新媒體的文章中，但次次都立即被地震局辟謠，今早在網絡查九寨溝地震消息時，這個所謂能預示災禍來臨的“地震雲”不出所料又一次被提及瞭。
不過也由此可見人類對於這類毫無預警的災難，有多希望可以提前獲知，台新銀行信貸利率拯救萬千生命。
難道地震預測真的無解嗎？
世界各地的專傢們花瞭數十年希望挖掘出地震的有關現象，例如：前震、地下水化學變化 ，甚至動物的反常行為，但成效甚小。後來嘗試過應用機器學習方法也失敗瞭，因此Lamont-Doherty地球觀測臺的地震學傢克裡斯·斯科爾茨都說：“這真是讓人無從下手的難解謎題。”
但這時人台新銀行信貸條件工智能站瞭出來，也許AI真的是我們未來成功預測地震的救星？
定位受災最重地區，將損失降低到最小值
地震來襲，快速找到被破壞最強的地區，或許能第一時間拯救出更多生命。One Concern就在研發這項技術——在地震後的幾分鐘內，立刻分析出受災最重的地區是哪裡。
那麼這套算法是如何形成的呢？One Concern首先需要下載某個地區與建築有關的樓齡、類型、建築材料等有關的數據。之後，研究人員需要訓練出一套能夠理解地震是如何損壞建築物的套路。通過將這些知識和地震發生後的地震數據結合，One Concern的CEO Wani表示，他們研發的系統可以高效地預測出建築物對沖擊波的反饋。
人工智能系統在評估分析後，會生成一張受災地圖，方便救災人員的查看，在地圖中，那些建築物損壞最嚴重的街道和受災人數最多的區域都會被重點標註出來。之後將災害強度和人數相乘，就可以估算出該立刻前往哪個地區進行救災。
Muller表示，救災相關方面可以先用這個系統來配合一些地震救災的演習，以此來訓練他們的員工。
而對於那些不發達國傢的地震區，因為建築物數據的不足，研究人員采用瞭另外的AI策略。2015年4月尼泊爾的地震發生後，AI研究人員就訓用瞭不同的方法來幫助改變地面，救災響應的方式。
比如說，在經過人工智能軟件提前掃描後，線上的志願者們面前會呈現出受災地區的衛星圖，之後大傢一起幫助確認哪些地區可能是有人居住的地點。如果志願者的判斷和AI系統判斷的是一樣的，那麼這些地區就會標註出來，以待救災專業人員再進行審查。
目前已有兩個之前沒有被識別出來的村莊被地面救災人員發現瞭，並及時到場給予瞭救災支援。
20：1的時間差內秒速預測地震
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洛斯阿拉莫斯國傢實驗室的地球物理學傢保羅·約翰遜曾表示：“如果你聲稱自己在預測地震方面取得瞭進展，別人會說你大概是傻瞭”。
但是，技術改進後的機器運算和超級計算機，以及存儲和處理大量數據的能力，都讓約翰遜的團隊發現人工智能方面的新突破。正在跟幾個研究機構合作的約翰遜還說：“如果時光倒退十年，我們還不可能做到這一點。” 通過更復雜的計算，他和他的團隊正在嘗試去做一件從來沒人做過的事：給機器輸入原始數據——這些數據都來源於實驗室實地模擬地震事件發生前期中期後期，並且都經過大量的采集。然後他們采用算法篩選數據的方式，機器學習除瞭實驗室模擬，他們還開始使用原始地震數據中的實際溫度信息進行進行同類型的機器學習分析。
這與科學傢們以往預測的方式不同，過去通常使用“地震目錄”中處理過的地震數據來尋找預測線索。數據集僅僅包含地震震級、位置和時間，而忽略瞭其他很多信息。與此不同的是，約翰遜的機器算法或將拾取重要的預測標記。
約翰遜的合作夥伴—賓夕法尼亞州立大學的地球物理學傢克裡斯·馬羅內已經與約翰遜在地震模擬器運行實驗室中進行瞭部分實驗。模擬器可以隨機生成地震模式並生成開源機器學習算法的數據，且系統取得的結果也十分驚人。
“吱吱聲和摩擦聲”隨著模擬的構造板的時間推移不斷發生，從而通過計算機算法在聲學數據中拾取到可靠信號。隨著人造地殼系統更接近模擬地震，該算法可以以非常具體的方式揭示這些噪聲的變化。這意味著約翰遜可以隨時任意確認這個聲學信號，以確定地震可能發生的時間。
例如，如果模擬地震將在20秒內發生撞擊，研究人員可以分析信號並在一秒內準確預測地震。不過，目前約翰遜團隊隻是追求一種估算地震的時間的方法，並不能估測到地震的大小。 可見預測地震的大小將是一個更加棘手的問題。
雖然大自然與模擬實驗室相比，要復雜的多，不過人工智能已然做到其他技術無法完成的事情。
為何人工智能是預測地震的最佳助手呢？
對於地震這類微觀前兆很多的災害，會涉及地殼運動、磁場、重力甚至是地下水化學成分的變化，這些數據或現象都要專業儀器的不間斷監測，可見數據量會多麼驚人，這對於大數據的分析任務就特別重瞭。
此時，大數據加雲端服務就是最佳拍檔，能夠全面分析微觀前兆。
再加上日本京都大學一個研究小組宣佈，利用一種新方法有望提前1小時至20分鐘預測7級以上大地震。該研究小組調查分析發現，大地震發生前震源上空的電離圈電子數有異常增加的情況，據此斷定大地震發生，如果該論斷屬實，那麼傳感器不需要深入地下也可實現預測。
此外，MIT人工智能實驗室曾經發明一套算法，通過600個小時的視頻對該算法進行訓練後，它已經能夠對接下來5秒出現的目標進行預測。如果加強算法強度，將地球至今的運動軌跡輸入系統，提高其成功率以及延長預測的時間，那正確預測碰撞的時間點也將指日可待瞭？
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