预测地震，AI或许可以完成这一不可能的挑战

在地震等自然灾害面前，人类总是显得很渺小，希望可以提前获知，做好撤离和其他准备 工作。然而，虽然人类研究地震预测已超过千年，但始终无法准确预测。

近日，英国剑桥大学的研究人员宣布，他们利用机器学习，在实验室的模拟状态下成功预测了地震。虽然还处在实验室阶段，但人工智能为我们预测地震提供了另一个角度。

AI 可以听懂地震的“语言”

研究人员们发现了一个导致地震的隐藏信号——一种特殊的声音。这种声音由地壳的断层运动所发出，而地壳的断层运动被认为是地震的主因，机器学习算法能够找到这种运动发出声音中的规律，评估断层的压力以及发生断裂所需时间，最终进行精确预测。

研究人员使用了模拟实际地震的实验室系统，他们在层间放置岩石混合物来模拟真实断层，然后将采集到的地层运动所发出的声音送入机器学习算法当中，最后利用机器学习技术来分析地震时的声信号并研究它的模式。

研究人员表示，机器学习算法能够识别声音中的特定模式，这些声音之前被认为只不过是噪音，而它们产生于地震发生的很久之前。他们表示，这种声音模式的特点还可以用于估计地震之前剩余的时间，因为这种声音会随着地震的接近越来越响。

剑桥大学Colin Humphreys表示，“这是机器学习第一次被用于分析声学数据，以预测何时会发生地震，在地震真正发生的很久之前就做出预测，这样就可以提供足够的报警时间——机器学习的能力真的是不可思议的。 ”

准确预测地震还有很长的路

从某种程度上来讲，地理学家很早就能对地震做出预测，然而他们的预测只能称得上是估算，他们会根据以往的经历观测数据，对未来的地震进行周期性的预测，这种预测方式有时会有着很大的误差。

为了提高地震预测的精度，科学家研究了大量地震前的征兆：前震、电磁干扰、地下水文变化——甚至是不寻常的动物行为，不过这些尝试似乎都不太奏效。

而机器学习的加入，为提高地震预测的精确度带来了可能。研究人员将“模拟地震”发生之前，之中、和之后测量的大量数据输入到机器学习算法当中，然后，通过算法筛选数据，查找当人造地震发生时发出信号的可靠模式，从而提高地震的预测精度。

不过，目前这种方法还停留在实验室阶段，而真实地震要复杂得多：真实地震中的压力，要比实验中大好几个数量级，岩石温度不同也会造成声波差异。

研究人员也表示，该方法是否有效，自然要看其在真实环境下预测地震的表现。所以，研究的下一个目标将会是，在尽可能接近实验环境的条件下进行地震预测。不过，准确预测地震这项工作相当繁杂，未来还有很长的路要走。

不过，即便如此，在很多专家看来，人工智能仍是未来预测地震的最佳途径之一。

洛斯阿拉莫斯国家实验室的地球物理学家保罗·约翰逊就认为，能够解决地震预测这一历史难题的突破点可能就是人工智能。

约翰逊表示，他的团队正在尝试一种其他人都没有做过的方法：利用海量机器数据的连续喂养，通过实验室中不断对震前，震中，震后的事件模拟，优化算法，寻找最为可靠的可以预测人工地震的数据。此外，实验室也开始做利用原始资料让人工智能自行学习。

不用于以往科学家利用地震资料处理来预测地震的方式，约翰逊的算法只是挑选了一部分数据资源。约翰逊和合作者Chris Marone（滨州州立大学的地球物理学家），已经成功利用人工智能实现了人工地震的预测。这款模拟器产生的地震随机序列和一个开源的机器学习算法所产生的数据已经取得了一些令人吃惊的结果。

当然，要让人工智能在自然地震的预测当中也取得同样效果，还需要很长一段时间的数据训练。据悉，约翰逊已经将大量地震预测的学者汇集法国，一起研究这项技术。他认为，如果此项技术可以实现，提前几个月甚至几年预测地震都是可能的。

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分享嘉宾介绍：

周涵宁，本科就读于清华大学自动化专业，美国伊利诺伊大学香槟分校获得博士学位。

曾经担任施乐硅谷研究中心研究员、亚马逊总部高级技术经理、盛大创新院资深研究员兼产品经理等工作。

现任Hulu北京研发中心研究总监（Hulu是全美第二大付费在线视频平台）。带队推荐、搜索和数据科学团队，具有15年的产品研发、创新和团队管理经验。专注于实现应用数据和算法从0到1的产品落地，在数据分析和机器学习方面也有相当丰富的经验。