AI成功预测模拟地震了！不过离实际应用还很远

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，KUKA机器人维修，机器学习算法能够识别声音中的特定模式，库卡机器人驱动器维修，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，库卡机器人，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ColinHumphreys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。