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联合哈佛大学,Google要用人工智能来预测地震余震_亚搏体育app下载

发布日期:2021-09-13 00:43浏览次数:
本文摘要:(公共编号:)最近,来自谷歌的人工智能部门和哈佛大学的研究人员已经建立了人工智能模型,需要预测大地震后约一年的馀震方向。这个模型训练了近几十年来的199次大地震和之后给予的13次万次馀震,找到了比现在预测馀震更准确的方法。作为训练神经网络的馀震数据集来自各地震中横延伸50公里、水平延伸100公里的周边地区。

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(公共编号:)最近,来自谷歌的人工智能部门和哈佛大学的研究人员已经建立了人工智能模型,需要预测大地震后约一年的馀震方向。这个模型训练了近几十年来的199次大地震和之后给予的13次万次馀震,找到了比现在预测馀震更准确的方法。作为训练神经网络的馀震数据集来自各地震中横延伸50公里、水平延伸100公里的周边地区。哈佛大学地球和行星科学系的PhoebeVries对电话采访作出反应:在将这些模型变化输出神经网络后,在测试数据中,神经网络可以更准确地预测馀震的方向,比在馀震研究中常用的库仑破坏变形基准预测更准确。

训练该模型的数据来自着名的大地震,如2004年苏门答腊地震、2011年日本地震、1989年旧金山湾区洛马普里塔地震、1994年洛杉矶附近的北岭地震。该研究成果公开发表在《自然》杂志上。该研究由DeVries和Google机械学习研究人员工作,由DeVries和Google机械学习研究人员工作。DeVries和Meade指出自己是地球计算的科学家,但现在没有实际的地震学家参加这项研究。

另外,AI模型在训练培训过程中的经验将用于探索更大的问题:什么导致地震?接受,Meade在电话采访中回答说:很多神经网络都不能说明,有时也被称为黑盒子,但是因为我们对可能涉及的物理学有概念,所以我们知道弹性传输变形是最重要的,结论证明我们的结果可以拒绝。我们需要看到这个模型计算的结果是有意义的,实质上我们认为可能引起地震的物理理论不同,所以我们引领了南北兴奋的新方向。Meade表示,该模型不能影响火山爆炸等根本自然灾害发生的地震。任何机器学习都应用于,无论神经网络是否具有推理小说的能力,不仅算法结构不同,而且各自使用的训练集也不同,我们也不用于火山相关的训练集和这样的东西,所以明显没有理由相信不能预测地震。

Meade补足道,这个模型是利用过去几年大地震的历史数据进行训练的,但接下来不会重新加入未来的地震数据。


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