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我国推出世界首个人工智能地震实时监测系统“

编辑:雷火app官网-雷火电竞亚洲先驱时间:2022-05-14 23:55点击量:108

  日近,社报道据中新,队与中国地震局合作中国科学技术大学团,雷火app官网实时监测系统“智能地动”监测系统推出了号称世界首个人工智能地震。

  团队介绍据研究,1 秒之内该系统在 ,震时间、震中、震级)信息不仅可获得地震三要素(发,分析震源机制还能够实时,层、方向等如破裂的断。的监测让地震,迅速和全面变得更加。

  情况下“以往, 3-10 分钟地震发生后大约,震震源机制的报告才会发布出来地。能地动系统而有了智,未到达区域的时候可以在地震破裂尚,息发布出去把相关信,有非常大的意义对于防震减灾。发生后地震,秒接收预警信息如能提前 3 ,减少 14%伤亡程度就会。研究员介绍到”该项目的。

  应用于地震监测把人工智能技术,展此项研究多年很多国家已开,上的工程化和应用落地并且实现了一定程度。

  表的其他国家的地震自动预警系统为例以日本 REIS 地震预警系统为代,经网络、深度学习等 AI 技术它们早已大量应用机器学习、神,分析和监测进行地震的。

  震局合作的 “智能地动”监测系统而中国科学技术大学团队与中国地,度上来讲某种程, 地震预测实时系统它是全球首个 AI, “实时”重点在于。

   REIS 地震预警系统以全球公认最为先进的日本,秒钟后计算出地震位置和震级可在收到地震波信号 5 ,出地震破裂的震源机制约 2 分钟后估计;统需要 3~5 分钟报出地震信息美国国家地质调查局的自动速报系。

  能地动”监测系统而中国的 “智,出地震信息和震源机制可在 1 秒内计算,地震预警系统是世界最快的。

  地动”监测系统中国的 “智能,集的上百万个地震数据能够根据数据库中汇,震学理论结合地,发生的地震数据快速处理正在。的破裂方向、速度不仅可推断断层,强余震的可能分布等信息还可以帮助预测海啸、。

  频中谈到的内容称根据中新社采访视,的一大特点是智能地动系统,依赖人工处理和分析有别于多数系统非常,基于深度学习该系统则主要。

  推断出可以,秒内得出预警报告系统能在 1 ,借助机器进行分析因为它几乎完全。

  习的特点深度学,据量足够庞大时是当算力和数,场景中的表现机器在诸多,优于人工要明显。

  个弊病:即鲁棒性较差但深度学习也存在一。俗讲通,现不稳定就是表,的场景和情况时尤其是遇到陌生,出现误判系统容易。

  是一个超级记忆体深度学习的本质,的现象(数据 / 特征)机器以前见到过、学习过,次遇见时在下一,以精准判断它自己可。未曾见过的情况而一旦遇到以往,性就会变大误判的可能。

  此因,深度学习如果用,的地震监测实现准确,更多元、更多维度的标注数据系统便需要提前学习更大量、。

  悉据,智能地动”系统对外开放中科大研究团队已将 “,个开放平台通过搭建一,其他研究团队吸引世界各地,供数据为此提,柴火焰高众人拾,的准确性提高预测。

  集、清洗、标注但数据的持续收,在真实地震场景中以及要让系统达,、迅速且超高精准的监测达到工程级、高鲁棒性,要一段时间或许还需。

  预警地震,震发生以后是指在地,播到设防区域前抢在地震波传,数十秒发出警报向其提前几秒至,们采取应急措施以告知当地人,减少伤亡尽可能。

  涉及太多变量由于地震事件,震板块之间的相互作用类型从不同区域的地面构成到地,穿过地球传播的方式以及能量在波浪中,切非常困难理解这一。

  些年但这,开展通过人工智能预测中短期地震的研究不少人工智能科学家和地震学家已经在。

  中其,费比 德福利尔斯团队如美国康涅狄克大学, 万多组地震及其余震的配对数据在 2018 年利用 13.1,深度学习模型训练了一种,组地震余震的独立数据集中此模型能在包含 3 万多,出现地点的模式识别并解释余震,变化的准确度更高且比库仑破裂应力。

  格里高利 百洛泽认为美国斯坦福大学科学家,法可提高余震预报的准确度该结果强调了深度学习方,激发机制提供了新见解并为进一步了解地震。

  震预测虽然地,而道远任重,种变量的理解和捕获但随着未来对地震各,数据的采集以及对大量,预测的前景相信地震,愈加明朗会变得。

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