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有了這四個「最」,AI或許可以成功預測地震

當地時間24日凌晨3點36分,義大利中部城市佩魯賈東南76公里處發生6.2級地震,造成249人的死亡,超過380人受傷。而在相隔幾小時後,緬甸中部城市密鐵拉以西一百三十多公里附近發生6.9級地震,造成3死2傷的局面。

有了這四個「最」,AI或許可以成功預測地震


在自然災害面前,人總是那麼的渺小。雖然各國都在往地震預測這個方向努力,但結果都是收效甚微,畢竟感測器不能深入地下,而光靠地表的檢測,對於預測而言是萬萬不夠的。


今年以來,人工智慧一直是一個熱門話題,生活中幾乎在各個方面都能看到它的影子。而作為目前最牛掰的存在,它是否也可以對地震進行預測?

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最靠譜:雲服務+大數據,全方面分析微觀前兆


地震的微觀前兆有很多,包括地面的變形,地球的磁場、重力場的變化,地下水化學成分的變化,小地震的活動等,這些都是需要專業儀器來進行監測的。


但是,隨著每天數據的變化,大數據的分析工作就變得日益沉重,這個單靠人工完成是件不可能的事情,更何況還要與縱向、橫向的數據相結合。


在此方面,雲服務不妨為一個最佳選擇。現如今,像谷歌、亞馬遜等科技公司都推出了自家的雲服務平台,其所提供的資料庫、雲分析等服務,恰恰符合了內容龐大的數據分析,而且效率也是杠杠的。

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最科學:載入機器學習,預測板塊運行路線


地震的成因有多種,其中以由於深處岩層錯動、破裂所造成的構造地震次數最多,約佔全世界地震的90%以上。這類地震起源於板塊構造之間的碰撞、擠壓等因素,因而需要將板塊的運行路線掌握手中。


此前,MIT人工智慧實驗室曾經發明一套演算法,在用600個小時的視頻對該演算法進行訓練後,它已經能夠對接下來5秒出現的目標進行預測。如果進一步對該演算法進行訓練,提高它的成功率以及延長預測的時間,那是不是就可以對板塊的移動路線進行預測,進而預測它發生碰撞、擠壓的時機,為地震的發生進行預測?

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最接地氣:用感測器充當「耳目」,準確把握宏觀前兆


由於宏觀前兆往往在臨近地震發生時出現,因此,了解它的特點,學會識別它們,對地震預測、防震減災有重要作用。其中包括井水的升降、變渾,動物行為反常,地聲、地光等現象。


對於這些現象,人們多是用眼睛、耳朵去進行觀察,而感測器就相當於人工智慧的一雙「眼睛」或「耳朵」。比如說用感測器感應地光的光線、地表之下的聲波傳動,這些簡直就是小菜一碟!

在感應到後,感測器便可把這些數據傳送給數據後台,從而進行地震分析,預測地震的可能性。

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最無厘頭:投放模擬機器人,打入動物內部


動物能夠感知地震的說法由來已久,最早可追溯到公元前373年,在一場大地震把希臘的海利斯城(Helice)夷為平地之前,很多人看到老鼠、蛇和鼬紛紛遷出城外。而在上世紀七十年代,美國地質調查局曾對此發起一項研究,結果「沒有找到二者間可信的聯繫」。雖然多數科學家都不相信「動物可以預測地震」的說法,更是將堅持這種說法的倖存者判定為患了「心理聚焦效用」。


不過,沒找到可不代表聯繫的不存在,我們要抱著「寧可信其有,不可信其無」的心理。畢竟在2009年義大利的一天,當地的蟾蜍紛紛離開池塘,而在這異常之後沒幾天,就發生了拉奎拉地震,這其中的「巧合」不得忽視。

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動物的感官是人類無法企及的,因而有時候還是相當具有可信度的,可世界那麼大,單憑現在的技術要想處處監測到是不可能的。但是,不要輕易灰心,仿生機器人的出現為這個計劃的實施提供了一個可能性,比如希臘研究員發明的一種章魚機器人,在實際測試中,它可是成功騙過魚類。因而,為了提高地震預測的可能性,不妨在世界各地投放一些仿生機器人,當群體發生異常時,將數據返回到衛星,進而進行預測。


當然,考慮到成本的問題,仿生機器人可以做成老鼠、蛇、魚等體型嬌小的動物,而鑒於群體相處的問題,在投入前最好對機器人的語言系統進行訓練,以防遭到動物群體的排斥。

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以上只是鎂客君的一些想法,不管是吃瓜群眾,還是磚家,請輕噴。但是作為技術最為先進的人工智慧,在地震預測方面必須還有許多上升空間。


去年,IBM宣布隊Watson進行預測地震、火山的培訓,雖然不知目前的進展如何,但這也是人工智慧技術在地震預測領域跨出的第一步。對於該研究項目,鎂客君覺得倒可以期待一下,只不過,希望到時候的美利堅帝國可以「大方無私」一點,不要這樣那樣搞什麼「陽謀陰謀」之類的。


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