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超级计算机@捕捉地震，用上“超级大脑”

核心阅读
如何提高地震监测和风险防范能力？近年来 ， 地震相关研究中常能见到前沿科技的身影 。
通过深度学习历史地震数据 ， 人工智能地震监测系统智能地动可以监测到微弱地震波信号 ， 并在两秒内报出地震参数信息 。 借助超级计算机 ， 灾害模拟评估的区域更广、精确度更高 。 随着科技的发展 ， 我国的防震减灾能力不断提升 。
地震什么时候、在哪儿发生？震级多大？值班时 ， 中国地震台网中心的速报员杜广宝和搭档要在10分钟左右核算地震参数信息 ， 校正自动速报结果 ， 给出正式速报 。
杜广宝的值班周期是24小时 。 值班日都是无眠夜 。 他说 ， 每当地震来时 ， 自动速报系统触发 ， 他就会投入到紧张工作中 。 较大地震后余震频发时 ， 中心的速报员还会全员出动 。
有没有一种方法能既精确又快速给出地震参数信息？如今 ， 一套人工智能全自动地震监测系统——智能地动 ， 有望为地震实时监测提供新手段 。
深度学习历史地震数据 ， 能在两秒内推算出位置等参数
智能地动系统由中国科技大学张捷教授团队与中国地震局合作完成 。 2018年12月起 ， 智能地动系统在中国地震局试运行 ， 与四川和云南地震台相连 ， 实时处理两地的中国地震实验场的百余个地震台数据 。 基于2019年446个地震评估结果发现 ， 智能地动系统与专业人员人工计算处理的结果非常接近 。 研发团队还利用智能地动对美国俄克拉荷马州相关地震资料进行了测试 ， 地震定位误差在4公里之内 。
智能地动是一套人工智能软件系统 。 张捷介绍 ， 与传统监测系统不同 ， 它有深度学习能力 ， 能够根据记忆中汇集的上百万个地震资料 ， 结合地震学理论 ， 快速处理正在发生的地震数据 。 打个比方 ， 传统的监测系统是一个单纯的理论专家 ， 而智能地动是一个有深度历史记忆的理论专家 。 用人工智能技术 ， 就相当于全体地震学家在一起值班处理地震数据 。 张捷说 。
由于能不断从历史地震大数据中学习 ， 智能地动练就了一双监测地震的火眼金睛——可以有效去除各频段噪声 ， 识别能力强 ， 从而监测到微弱的地震波信号 。 传统监测系统一般处理3级以上的地震 ， 而智能地动可以报出1级以上地震的信息 ， 提高了地震监测的能力 。 张捷介绍 ， 微小地震可能是大地震发展的前兆 ， 能够自动识别出它们是地震监测的重要突破 。
准确定位地震和推断破裂机制是地震监测的难点 。 智能地动系统可以直接根据地震波形来记录、推断位置与深度 。 同时 ， 借助强大记忆数据库 ， 系统能在1—2秒内推算出地震的位置、深度、震级和震源机制等参数 。
【超级计算机@捕捉地震，用上“超级大脑”】两秒内出结果意味着什么？张捷说 ， 地震发生后尽早报出信息 ， 能向地震波还没有到达的地区发出预警 ， 为公众采取防护措施、政府确定救援方案抢出宝贵时间 。
在试运行中不断改进 ， 已达到常规监测的技术指标要求
国际科技界一直非常关注人工智能技术在监测地震上的应用 。 一些国家提出了研发人工智能监测系统的计划 ， 但大多仍处于前期科研阶段 。 智能地动是目前国际上唯一实时运行的人工智能地震监测系统 ， 核心任务是协助中国地震局监测四川、云南发生的地震 。 在地震预警与预报研究中 ， 该系统也显示了很好的潜力 。
震情信息无小事 。 目前 ， 世界各国采用新的地震标准与系统时非常谨慎 ， 一般要经过5至10年的测试 。 此外 ， 国家台网中心公布的地震信息 ， 都经过专家仔细核算校正 。 而智能地动是一个无人操作的系统 ， 因此 ， 有专家认为 ， 当机器给出一项结果 ， 如果怀疑有问题 ， 人们很难回溯去找寻原因 。
张捷坦言 ， 这确实可能是人工智能系统的不足 。 为尽量规避影响 ， 在实际运营中 ， 科研人员将人工智能与传统计算方法结合起来分析 ， 如果两者出现较大差异 ， 监控系统就能够分析产生差异的原因 ， 并确定最好结果 ， 做到不会比传统方法差 。


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