機器學習擴展到幫助預測和描述地震

機器學習擴展到幫助預測和描述地震

隨著越來越多的地震數據和計算能力可供使用，地震學家越來越多地求助於一門名為機器學習的學科，以更好地理解和預測地震活動中的複雜模式。

在《地震學研究快報》(Seismological Research Letters)上發表的一篇聚焦文章中，研究人員描述了他們如何使用機器學習方法來完善地震活動的預測，識別地震中心，描述不同類型的地震波，並將地震活動與其他類型的地面「噪音」區分開來。

機器學習是指一組演算法和模型，這些演算法和模型允許計算機識別並從大數據集中提取信息的模式。機器學習方法常常從數據本身發現這些模式，而不參考數據所表示的真實物理機制。該方法已成功應用於數字圖像和語音識別等領域。越來越多的地震學家使用的方法,由「地震數據集的規模,提高計算能力,新演算法和體系結構和易於使用的開源機器學習框架的可用性,「寫重點部分編輯Karianne哈佛大學的卑爾根,Ting程洛斯阿拉莫斯國家實驗室,和李Zefeng加州理工學院的。

一些研究人員正在使用一種叫做深度神經網路的機器學習方法，這種方法可以學習大量輸入數據與其預測輸出之間的複雜關係。例如，德克薩斯大學奧斯汀分校的Farid Khosravikia和他的同事展示了一種深層神經網路如何被用來為俄克拉荷馬州、堪薩斯州和德克薩斯州的自然和誘發地震開發地面運動模型。由於該地區石油廢水處理引起的地震越來越多，這一不尋常的性質使得預測未來地震的地面運動和可能減輕其影響變得至關重要。

機器學習技術在不久的將來將越來越多地用於保存過去地震的模擬記錄。隨著記錄這些數據的介質逐漸退化，地震學家們正在與時間賽跑，以保護這些寶貴的記錄。斯坦福大學的王凱文(音譯)及其同事在美國地質調查局(U.S. Geological Survey)範圍地震控制實驗的模擬地震儀膠片上測試了這種可能性。他們表示，能夠識別和分類圖像的機器學習方法可以以一種成本效益高的方式獲取這些數據。

加州大學伯克利分校(University of California, Berkeley)的孔慶凱(Qingkai Kong)及其同事表示，在MyShake等應用程序中，機器學習方法也已經到位，可以從眾包的全球智能手機地震網路中獲取和分析數據。其他研究人員正在使用機器學習演算法篩選地震數據，以便更好地識別地震餘震、火山地震活動，並監測標誌著板塊邊界可能發生大推力地震的變形的構造震動。一些研究使用機器學習技術來定位地震的起源，並將小地震與環境中的其他地震「雜訊」區分開來。

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