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AI算法通過實時估測 可實現(xiàn)光速級地震監(jiān)測
2022年05月12日 10:38:25
來源：化工儀器網(wǎng) 作者：Lani 點擊量：4599
近日，《自然》雜志發(fā)表的一項最新相關研究成果稱，AI可以對大型地震的演化進行準確地實時估測，這個經(jīng)過訓練的機器學習模型能測定以光速傳播的重力變化信號。
【化工儀器網(wǎng) 行業(yè)百態(tài)】“地震”是自然災害的一種，其形成過程十分復雜，且破壞力極強。地震監(jiān)測是指在地震發(fā)生前后，對地震前兆異常和地震活動的監(jiān)視、測量。近日，《自然》雜志發(fā)表的一項最新相關研究成果稱，AI可以對大型地震的演化進行準確地實時估測，這個經(jīng)過訓練的機器學習模型能測定以光速傳播的重力變化信號。
對地震的監(jiān)測一般需要通過測定地震波來實現(xiàn)，但地震波預警系統(tǒng)有時反應比較慢，不能在震級為8級及以上的大型地震發(fā)生時準確估算地震的規(guī)模。因此，提高地震監(jiān)測的速度和效率顯得至關重要，可為居民爭取到更多的反應時間，從而及時采取相應措施，減小人員傷亡和財產(chǎn)損失。
這種以光速傳播的重力變化信號即“彈性重力信號”，據(jù)了解，通過追蹤即時彈性重力信號(PEGS)可以解決地震波預警系統(tǒng)反應太慢的問題。PEGS由巖體突然錯動導致重力變化而產(chǎn)生，可以以光速進行傳播，但此前一直有待驗證的是，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。
來自法國的科學家們此次在日本的140個各潛在地震位置模擬了35萬個地震場景，并利用PEGS信號訓練了一個深度學習模型(PEGSNet)。之后，研究人員又用日本東北大地震(迄今為止，有記錄的日本規(guī)模最大、破壞力最強的地震之一)的實時數(shù)據(jù)測試了這個深度學習模型。結果表明，PEGSNet能準確計算地震方位、地震規(guī)模以及地震隨時間的變化，更重要的是，PEGSNet能快速給出以上信息并在地震波到達前就做出判斷。
關于這個模型的重要作用和普適性，研究人員總結說，PEGSNet在大型地震及其演化的早期監(jiān)測方面或能發(fā)揮重要作用。研究人員還強調，雖然這個模型主要針對日本，但只需進行很小的調整，使該模型也能很好地適用于其他地區(qū)。
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