“地震波还有61秒到达”，08年筹建的技术，在这次四川地震中立功了

2010 年 9 月新西兰基督城发生了 7.1 级地震，没有人员伤亡。但 5 个月后发生的 6.3 级余震，由于震中靠近市中心，造成了 185 人死亡。

在这项 AI 研究之前，科学家大多用地震对附近岩石中的应力的改变，来预测某个地点的余震，这叫“应力断裂法 (Stress-Failure Method)”。它已经能解释许多余震的规律，但还有更多无法预测的情况。

于是，哈佛和谷歌的研究人员便借用了机器学习的力量：用13. 1 万次主震和余震数据训练了一个神经网络。

这个算法，模拟了一个网格，每一格包含了一次主震震中周围 5 公里的范围。

告诉神经网络，这里发生了一次主震，并把震中附近应力改变的数据也喂给网络。

就这样，训练 AI 预测每一格发生一次或多次余震的概率。AI 把每一格当成一个独立的小任务去做，而不是计算应力在岩石中不停波动的序列。

训练完成，团队用 3 万次主震加余震的事件，考验了 AI 的预测能力。他们发现 AI 对余震地点的预测，比传统方法更准确。

更重要的是，神经网络还能指出，主震过后地面之下可能已经发生的一些物理变化。

有了这些信息，算法中的某些参数，便可以在预测过程中起到更重要的作用：比如描述金属应力变化的参数，而这样的参数在从前的余震预测里很少用到。

这样一来，就给了地震学家一个探索应力变化的新视角，给大地震的余震预测带来更多的依据。

数据也很重要

刚才提到的研究，预测了地点。但地震时间的预测，一直是世界难题。

而京都大学发表的一项研究，有望提前 1 小时-20 分钟预报 7 级以上的大地震。

梅野健教授的团队，用自己开发的算法组合分析了大量数据，发现大地震发生前会出现一种异常现象：

震源区域上空 60 公里以上，电离圈电子数异常增加。

造成福岛核泄漏的 2011 年东日本大地震之前，就出现了这样的现象。除此之外，前后还有两次 7 级以上的地震，震前也出现了电离圈电子数的异常增加。

团队使用的数据，都是来自日本国土地理院的一套 GPS 大地观测观测网，名字叫GEONET。

一旦这个结论得到推广，便可能帮助人类实现大规模的提前撤离。

One More Thing

不过，地震来了的时候，咱出门就别刷脸了吧？

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（编辑：济源站长网）

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