美科研人員用AI技術提高地震儀靈敏度

據外媒報道，俄克拉荷馬州從未因地震而出名過。在2009年之前，這個州每年僅發生過兩次三級以及三級以上的震動（3級的危機相當於架子上的東西晃動但房屋並不會遭到破壞的程度）。然而到了2015年，這個數字卻飆升到了900多，不過在去年有所減弱，降至304起。

這種飆升的現象被認為跟該州蓬勃發展的水力壓裂廢水處理行業相關，這讓地震學家有些措手不及。作為一個沒有豐富地震歷史的地區，俄克拉荷馬州並沒有足夠豐富的地震探測和定位設備，所以它很難搞明白背後的根本原因。

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為此，地震領域資深研究者Thibaut Perol以及其來自哈佛大學工程與地球科學系的同事提出了用人工智慧(AI)擴大該州地震檢測儀的靈敏度。今日，他們將相關研究報告結果發表在了《Science Advances》上。

Paerol介紹稱，AI地震檢測法跟Alexa、Siri等數字助手所用的語音檢測系統非常相似。說白了就是要在噪音之中檢測到信號。像Alexa，它要屏蔽掉指令發布者聲音之外的聲音，對於地震儀來說它要消除的是地球上正常的地質震動聲。

為了實現這一目標，Perol及其同事讓一個腦回神經網路接受訓練使其掌握辨別背景噪音的能力。跟所有神經網路一樣，這套系統也需要信息輸入然後從中學習常規模式。一旦它掌握了周圍聲音那麼它就能在資料庫中將其移除最後留下隱藏起來的小地震聲。此外，這套神經網路甚至還能通過與歷史數據的匹配辨別出個別地震的下落。

Perol表示，通過這種方法他們能夠檢測到震級為0或小於1的地震，而這些信號是人們無法用肉眼看到的。

此外他還表示，如果這套神經網路能夠在俄克拉荷馬州得到廣泛應用的話，那麼它將能幫助地震學家找到該州地震發生的確切原因，甚至還可能會幫助預測地震。

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