人工智能技术可提高地震预警精度
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2019 年 6 月 17 日，四川长宁发生 6.0 级地震。成都高新减灾所与应急管理部门联合建设的大陆地震预警网成功预警了本次地震。根据成都高新减灾研究所提供的 数据，预警时间为 3 秒，可使人员伤亡比减少 14%；如果为 10 秒，人员伤亡比减少 39%；如果预警时间为 20 秒，可使人员伤亡比减少 63%。实际上，随着人工智能技术（AI）的快速发展，其也正在助力地震预警系统的建设。2019 年 6 月 14 日，世界科技研究新闻网（PHYS.ORG）刊发题为《人工智能改善地震分析》（Artificial intelligence improves seismic analyses）的一篇文章称，来自卡尔斯鲁厄理工学院（KIT） 的研究人员基于一个神经网络（CNN）系统开展的地震预警分析测试表明，其可以显著改善地震预警技术的分析。
在地震灾害中，对地震相位的精确评估有助于确定各个阶段的到达时间。而传统上，这是一个基于专家判读的手工过程。人工选择的精度可能受到地震学家主观性的影响。此外，由于地震数据越来越多和地震仪网络的密度越来越大，手工评价同时需要不可接受的时间和人力资源。为了快速利用所有可用的数据，自动化评估已经成为必要。然而，目前为止开发的相位选择算法无法达到由经验丰富的地震学家手工选择所达到的精度。为此，研究人员使用卷积神经网络（CNN）对智利地震网络中的地震波到达时间进行了人工智能分析。研究人员使用涵盖了智利北部的411起地震事件的数据集训练了一个 CNN，基于训练后的 CNN 确定了未知 P 波和 S 波 的到达时间，同时将结果与经验丰富的地震学家选择结果的精度进行了对比。结果发现，CNN 给出了比传统拾取算法更高的计算精度。
研究人员表示：通过AI技术，即使是发生在地球深处的物理过程也能被更好地分辨出来，而这反过来又能让人们推断出地球内部的结构。该研究结果表明，人工智能可以显著改善地震分析和预警系统建设。
转载本文请注明来源及作者：中国科学院兰州文献情报中心《地球科学动态监测快报》2019年第14期，刘文浩 编译。