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谷歌和哈佛使用人工智能来预测地震余震

2018-12-29 16:42:24 哈佛84℃

  谷歌AI部门和哈佛大学的研究人员已经创建了一个人工智能模型,能够预测大地震后一年内余震的位置。该模型接受了199次重大地震事件的训练,随后发生了130,000次余震,并且被发现比用于预测今天余震的方法更准确。

  用于训练神经网络的数据集中包含的余震发生在每个地震震中垂直延伸50公里,水平延伸100公里的周边。

  “我们发现,在将这些模型应力变化馈入神经网络后,神经网络可以更准确地预测测试数据集中的余震位置,而不是在余震位置研究中大量使用的基线库仑失效应力变化标准, “哈佛大学地球与行星科学系的Phoebe DeVries在接受电话采访时告诉VentureBeat。

  用于训练模型的数据来自过去几十年的值得注意的地震,例如2004年苏门答腊地震,2011年日本地震,旧金山湾区1989年洛马普列塔地震以及洛杉矶附近的1994年北岭地震。

  “虽然大多数神经网络非常难以解释,有时也被称为黑盒子,但我认为因为我们对可能涉及的物理学有了一些了解,所以我们带来了通过弹性传递应力的知识。重要的,“米德在电话采访中告诉VentureBeat。“事实证明我们的结果是可以解释的。我们可以看一下这个网络的内容并真正了解它,它实际上指出了一些可能导致地震触发的物理理论,因此它引领我们走向一个新的方向,这对我们来说是令人兴奋的“。

  “任何机器学习应用程序,无论神经网络是否具有推理能力,实际上不仅取决于架构而且取决于用于它的训练集,并且我们没有使用与火山或类似的任何相关的训练集,所以我们没有有理由相信它会对这样的事件起作用,“他说。

  Meade说,该模型是使用过去几年大地震的历史数据进行训练的,但未来的地震将会得到未来地震的数据。

  更新时间:8月30日下午12:08更正:本文的原始版本表明Brendan Meade实际上是哈佛大学教授时是谷歌员工。

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