新華社北京10月30日新媒體專電 美媒稱，為了預測下一場大地震將出現在何時何地，無數的經費投入其中，還有許多科學家為此付出了畢生的精力。近年來，隨著功能強大的衛星和數學模型投入使用，天氣預報的準確度大為提高，但地震預測一直被反覆的失敗所困擾。
據美國《紐約時報》網站10月26日報道，全世界破壞力最強的一些地震所發生的區域都是在地震災害圖上被認為相對安全的地方。洛杉磯的上一次大地震是在1994年，地點位於諾思裡奇，它處於災害圖根本沒有顯示的斷層帶上。
如今，有了人工智能的幫助，越來越多的科學家表示，他們分析大量地震數據的方式發生了改變，這可能有助於他們更好地瞭解地震，預測地震的表現形式，並提供更快、更準確的預警。
該研究核心參與者之一、美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室研究員保羅·約翰遜說：“在我的職業生涯當中，我第一次真的對我們會在這個問題上取得進展滿懷希望。”
與人工智能相關的新的地震研究靠的是神經網絡，同樣的技術還加快了從數字語音助手到無人駕駛汽車等多個領域的進步。神經網絡大致模仿人腦中的神經元網絡，它是一個複雜的數學系統，可以自行學習。
科學家說，地震數據非常類似於谷歌和亞馬遜等公司在訓練神經網絡識別口頭指令時所使用的音頻數據。在學習與地震相關的內容時，計算機在海量的數據中尋找地震活動的模式，而不是依靠科學家疲憊的雙眼。
目前正在探索這類人工智能技術的加州理工學院地震實驗室的研究員扎卡里·羅斯說：“我們有一系列地面運動的測量方式。我們在尋找存在於這些數據中的同種模式。”
哈佛大學地球和行星科學教授布倫丹·米德在去谷歌這家在美國人工智能研究領域處於領先地位的公司進行學術休假後，開始探索這些技術。
他的第一個研究項目表明，這些機器學習算法至少可以大大提高他的實驗進度。他和他指導的研究生用神經網絡來進行地震分析的速度比其過去的做法快了500倍。過去需要花幾天時間的工作量現在只需要幾分鐘就可以完成。
米德還發現，這種人工智能技術可以帶來新的見解。今年秋天，他和谷歌公司及哈佛大學的其他研究人員一道發表了一篇論文，涉及神經網絡如何預測地震餘震。他認為，這種研究項目代表著地震科學研究領域發生的重大轉變。目前加州理工學院和斯坦福大學等機構也在開展類似研究。
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