Künstliche Intelligenz wird zunehmend verwendet, um alles vorherzusagen. Verbrechen zum Stimmung eines Gesprächs In einer neuen Zusammenarbeit wurde die Technologie verwendet, um die Nachbebenorte eines Erdbebens für bis zu einem Jahr vorherzusagen.
Erdbebenverfolgungsforschung ist keineswegs neu. Wissenschaftler sind seit langem auf der Suche nach wirksamen Wegen, um die Auswirkungen dieser verheerenden Ereignisse vorherzusagen, in der Hoffnung, ihre Reichweite zu verringern.
Aus Schätzungen mit dem Erdkern für Glasfaser Vorhersagen Es gibt keinen Mangel an Versuchen, diese seismischen Ereignisse zu analysieren und alle nützlichen Daten zu extrapolieren.
Jetzt a Blog veröffentlicht auf Googles Website diese Woche enthüllt eine neue Studie das beschreibt die Arbeit von Harvard-Wissenschaftlern, die sich mit Google AI-Experten zusammengetan haben, um Erstellen Sie ein KI-Modell, um die Nachbeben eines Erdbebens bis zu einem Jahr nach seinem Beginn vorherzusagen.
Ein schwieriges Unterfangen
Dies ist keineswegs eine Kleinigkeit. "Obwohl der Zeitpunkt und die Größe von Nachbeben durch etablierte empirische Gesetze verstanden und erklärt wurden, hat sich die Vorhersage des Ortes dieser Ereignisse als schwieriger erwiesen", erklärte Phoebe DeVries, Postdoktorandin und Co-Autorin der Studie in Harvard.
"Wir haben uns mit Experten für maschinelles Lernen bei Google zusammengetan, um zu prüfen, ob wir Deep Learning anwenden können, um zu erklären, wo Nachbeben auftreten können", fuhr Devries fort. Das Team begann mit einem umfassenden Programm. Datenbank einschließlich Daten zu mehr als 118 schweren Erdbeben weltweit.
Die Datensätze wurden mit freundlicher Genehmigung von SRCMOD erstellt, einer Website, die Funktionen eine "Online-Datenbank mit Finite-Fehler-Bruchmodellen vergangener Erdbeben". Die Forscher verwendeten dann ein neuronales Netz, dessen Zweck darin bestand, potenziell nützliche Muster durch Analyse der Korrelationen zwischen durch Hauptschock verursachten statischen Spannungsänderungen und Nachbebenorten zu identifizieren.
"Das Endergebnis war ein verbessertes Modell zur Vorhersage von Nachbebenorten, und obwohl dieses System immer noch ungenau ist, ist es ein motivierender Schritt nach vorne. Prognosen auf der Basis von maschinellem Lernen könnten eines Tages dazu beitragen, Rettungsdienste einzusetzen und Evakuierungspläne für Gebiete mit einem Risiko für ein Nachbeben zu informierenNachbeben ", schrieb DeVries weiter.
Ein nützliches unbeabsichtigtes Ergebnis
Das vielleicht angenehmste überraschende Ergebnis des Experiments war die Entdeckung einer nützlichen unbeabsichtigten Konsequenz. Das Modell hat auch physikalische Größen ermittelt, die eine wichtige Rolle bei der tatsächlichen Erzeugung von Erdbeben spielen können, was möglicherweise zu völlig neuen Arten von Minderungsbemühungen führt.
"Als wir neuronale Netze auf den Datensatz angewendet haben, konnten wir unter der Haube die spezifischen Kombinationen von Faktoren betrachten, die für diese Prognose wichtig und nützlich waren, anstatt nur die prognostizierten Ergebnisse zum Nennwert zu nehmen. Dies wird geöffnetneue Möglichkeiten zu finden, um mögliche physikalische Theorien zu finden, die es uns ermöglichen könnten, natürliche Phänomene besser zu verstehen ", sagte DeVries.
Die Arbeit ist noch roh, aber sie ist sowohl für die beabsichtigten als auch für die unbeabsichtigten Ergebnisse vielversprechend. Studie wurde veröffentlicht in Natur Tagebuch diese Woche.
Via : Google