四川九寨溝地震悲嘆！難道地震災(zāi)無解，人工智能如何救場？

　　四川省8日夜發(fā)7.0級地震，導(dǎo)致震中位于岷江斷裂、塔藏斷裂和虎牙斷裂附近，推測發(fā)震構(gòu)造為塔藏斷裂南側(cè)分支和虎牙斷裂北段，截至8月9日8時10分，遇難人數(shù)增至12人（新增3人身份暫不明確），受傷175人（重傷28人）；被中斷道路301線K79處已搶通便道，K83處仍有落石，暫無法搶通。

　　而我們今天懷揣著對災(zāi)區(qū)受災(zāi)民眾的祈禱來殷切希望一切安好，中國對地震災(zāi)害的感測儀器，在古代就已經(jīng)在進(jìn)行，張恒的地動儀是祖先的智慧結(jié)晶，救人于危難中，而目前中國對地表災(zāi)害的預(yù)測已經(jīng)更精準(zhǔn)了，聲波測試、壓裂微地震監(jiān)測等技術(shù)的完善為中國地震建立起了堅實的防護(hù)預(yù)警。

　　近10年來，地球物理學(xué)的進(jìn)展，特別是數(shù)字化地震監(jiān)測技術(shù)的應(yīng)用，為小范圍內(nèi)的、信號較微弱的微地震研究提供了必要的技術(shù)基礎(chǔ)。為了驗證和開發(fā)微地震監(jiān)測技術(shù)在地下巖石工程（如地?zé)崴畨褐铝?、水庫大壩、石油、核廢料處理等）中所具有的巨大潛力，中國很大一群公司的研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)聯(lián)合，進(jìn)行了一些重大工程應(yīng)用實驗，而這些實驗也得到了很好的效果。

　　然而，為何在科學(xué)技術(shù)如此蓬勃的今天，我們卻一而再再而三的迎來了危難呢？小編不禁感嘆，我們研究科技，創(chuàng)造科技難道不是是為了人們的幸福生活？

　　地震預(yù)測為何沒有帶來實際意義？

　　地震這類的自然災(zāi)害是很難預(yù)測的，有時候是可以預(yù)測到，但是準(zhǔn)確性很小，目前地震檢測系統(tǒng)就日本的最為發(fā)達(dá)，但是日本還不是經(jīng)常有地震造成人員傷亡，省地震局局長丁仁杰此前就介紹過，地震多數(shù)發(fā)生在地下15公里以下的地殼里，當(dāng)前人類對于地殼的研究只能通過鉆機(jī)鉆至地下12公里，遠(yuǎn)遠(yuǎn)做不到直接觀察到地震孕育發(fā)生的全過程，只能在地表憑借有限的儀器設(shè)備捕捉地殼內(nèi)部結(jié)構(gòu)和狀態(tài)變化的間接信息，以此來判斷地震發(fā)生的可能性，所以可想其難度系數(shù)之高。

　　另外一個，有時候地震局能檢測出來一些地震的訊息，但是這樣的訊息平時檢測太多，他不可能一檢測出地震的訊息就馬上組織人員的撤離的，所以說災(zāi)難還是發(fā)生了。

　　或許地震AI能救場

　　世界各地的專家們花了數(shù)十年希望挖掘出地震的有關(guān)現(xiàn)象，例如：前震、地下水化學(xué)變化 ，甚至動物的反常行為，但成效甚小。后來嘗試過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法也失敗了，因此Lamont-Doherty地球觀測臺的地震學(xué)家克里斯·斯科爾茨都說：“這真是讓人無從下手的難解謎題?！?/p>

　　但這時人工智能站了出來，也許AI真的是我們未來成功預(yù)測地震的救星？

　　定位受災(zāi)最重地區(qū)，將損失降低到最小值

　　地震來襲，快速找到被破壞最強(qiáng)的地區(qū)，或許能第一時間拯救出更多生命。One Concern就在研發(fā)這項技術(shù)——在地震后的幾分鐘內(nèi)，立刻分析出受災(zāi)最重的地區(qū)是哪里。

　　那么這套算法是如何形成的呢？One Concern首先需要下載某個地區(qū)與建筑有關(guān)的樓齡、類型、建筑材料等有關(guān)的數(shù)據(jù)。之后，研究人員需要訓(xùn)練出一套能夠理解地震是如何損壞建筑物的套路。通過將這些知識和地震發(fā)生后的地震數(shù)據(jù)結(jié)合，One Concern的CEO Wani表示，他們研發(fā)的系統(tǒng)可以高效地預(yù)測出建筑物對沖擊波的反饋。

　　人工智能系統(tǒng)在評估分析后，會生成一張受災(zāi)地圖，方便救災(zāi)人員的查看，在地圖中，那些建筑物損壞最嚴(yán)重的街道和受災(zāi)人數(shù)最多的區(qū)域都會被重點標(biāo)注出來。之后將災(zāi)害強(qiáng)度和人數(shù)相乘，就可以估算出該立刻前往哪個地區(qū)進(jìn)行救災(zāi)。

　　Muller表示，救災(zāi)相關(guān)方面可以先用這個系統(tǒng)來配合一些地震救災(zāi)的演習(xí)，以此來訓(xùn)練他們的員工。

　　而對于那些不發(fā)達(dá)國家的地震區(qū)，因為建筑物數(shù)據(jù)的不足，研究人員采用了另外的AI策略。2015年4月尼泊爾的地震發(fā)生后，AI研究人員就訓(xùn)用了不同的方法來幫助改變地面，救災(zāi)響應(yīng)的方式。

　　比如說，在經(jīng)過人工智能軟件提前掃描后，線上的志愿者們面前會呈現(xiàn)出受災(zāi)地區(qū)的衛(wèi)星圖，之后大家一起幫助確認(rèn)哪些地區(qū)可能是有人居住的地點。如果志愿者的判斷和AI系統(tǒng)判斷的是一樣的，那么這些地區(qū)就會標(biāo)注出來，以待救災(zāi)專業(yè)人員再進(jìn)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(zāi)人員發(fā)現(xiàn)了，并及時到場給予了救災(zāi)支援。

　　20：1的時間差內(nèi)秒速預(yù)測地震

　　洛斯阿拉莫斯國家實驗室的地球物理學(xué)家保羅·約翰遜曾表示：“如果你聲稱自己在預(yù)測地震方面取得了進(jìn)展，別人會說你大概是傻了”。

　　但是，技術(shù)改進(jìn)后的機(jī)器運算和超級計算機(jī)，以及存儲和處理大量數(shù)據(jù)的能力，都讓約翰遜的團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)人工智能方面的新突破。正在跟幾個研究機(jī)構(gòu)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(fù)雜的計算，他和他的團(tuán)隊正在嘗試去做一件從來沒人做過的事：給機(jī)器輸入原始數(shù)據(jù)——這些數(shù)據(jù)都來源于實驗室實地模擬地震事件發(fā)生前期中期后期，并且都經(jīng)過大量的采集。然后他們采用算法篩選數(shù)據(jù)的方式，機(jī)器學(xué)習(xí)除了實驗室模擬，他們還開始使用原始地震數(shù)據(jù)中的實際溫度信息進(jìn)行進(jìn)行同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)分析。

　　這與科學(xué)家們以往預(yù)測的方式不同，過去通常使用“地震目錄”中處理過的地震數(shù)據(jù)來尋找預(yù)測線索。數(shù)據(jù)集僅僅包含地震震級、位置和時間，而忽略了其他很多信息。與此不同的是，約翰遜的機(jī)器算法或?qū)⑹叭≈匾念A(yù)測標(biāo)記。

　　約翰遜的合作伙伴—賓夕法尼亞州立大學(xué)的地球物理學(xué)家克里斯·馬羅內(nèi)已經(jīng)與約翰遜在地震模擬器運行實驗室中進(jìn)行了部分實驗。模擬器可以隨機(jī)生成地震模式并生成開源機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)，且系統(tǒng)取得的結(jié)果也十分驚人。

　　“吱吱聲和摩擦聲”隨著模擬的構(gòu)造板的時間推移不斷發(fā)生，從而通過計算機(jī)算法在聲學(xué)數(shù)據(jù)中拾取到可靠信號。隨著人造地殼系統(tǒng)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(rèn)這個聲學(xué)信號，以確定地震可能發(fā)生的時間。

　　例如，如果模擬地震將在20秒內(nèi)發(fā)生撞擊，研究人員可以分析信號并在一秒內(nèi)準(zhǔn)確預(yù)測地震。不過，目前約翰遜團(tuán)隊只是追求一種估算地震的時間的方法，并不能估測到地震的大小。 可見預(yù)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(fù)雜的多，不過人工智能已然做到其他技術(shù)無法完成的事情。

　　為何人工智能是預(yù)測地震的最佳助手呢？

　　對于地震這類微觀前兆很多的災(zāi)害，會涉及地殼運動、磁場、重力甚至是地下水化學(xué)成分的變化，這些數(shù)據(jù)或現(xiàn)象都要專業(yè)儀器的不間斷監(jiān)測，可見數(shù)據(jù)量會多么驚人，這對于大數(shù)據(jù)的分析任務(wù)就特別重了。

　　此時，大數(shù)據(jù)加云端服務(wù)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(xué)一個研究小組宣布，利用一種新方法有望提前1小時至20分鐘預(yù)測7級以上大地震。該研究小組調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)，大地震發(fā)生前震源上空的電離圈電子數(shù)有異常增加的情況，據(jù)此斷定大地震發(fā)生，如果該論斷屬實，那么傳感器不需要深入地下也可實現(xiàn)預(yù)測。

　　此外，MIT人工智能實驗室曾經(jīng)發(fā)明一套算法，通過600個小時的視頻對該算法進(jìn)行訓(xùn)練后，它已經(jīng)能夠?qū)酉聛?秒出現(xiàn)的目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。如果加強(qiáng)算法強(qiáng)度，將地球至今的運動軌跡輸入系統(tǒng)，提高其成功率以及延長預(yù)測的時間，那正確預(yù)測碰撞的時間點也將指日可待了？