作者 渔夫
本文转自公众号东山樵，转载需授权
知识结构
● 震后救援：吴恩达力推OneConcern
● 预测地震时间
● 先驱IBM
8月8日21时19分，四川九寨沟县（北纬33.20度，东经103.82度）发生7.0级地震，震源深度20千米。
令人沮丧的一个事实是，除了震后救灾，我们对地震几乎是束手无策。假如我们可以做得更多呢?假如我们可以知道地震发生的时间和地点，并有时间进行准备呢?
数据研究表明，如果预警时间为3秒，可使人员伤亡减少14%；如果为10秒，人员伤亡减少39%；如果为20秒，人员伤亡减少63%。
虽然各国都在往地震预测这个方向努力，但结果都是收效甚微，毕竟传感器不能深入地下，而光靠地表的检测，对于预测而言远远不够。
在这些自然灾害面前，我们会感受到时间和空间的浩瀚，以及人类的渺小。
（数据冰雹做过全球百年地震的项目：系统将100年来全球发生的每一次地震按照震中位置、地震震级和地震时间进行了可视化呈现。光亮的面积大小代表着地震的震级强弱，亮度越大震级越强，亮点密集的区域意味着该地区地震之频繁。）
对我们来说，地震是一场悲惨的，可以改变一生的灾难;但对地球来说，这只是地壳的移动，是地球在数百万年以来一直在进行的过程而已。
随着AI的迅速发展，科学家们试图用AI推进地震预测的进程。
九寨沟地震袭来的时候，救灾响应人员需要尽可能早的知道地震最先开始的位置，从而快速预测城镇中受地震破坏最强的地区在什么地方，并提供快速的地域提示,帮助救灾组织快速做出重要决策，如物资分配、首要救灾地区定位、疏散路径等。
One Concern目前正在研发这项技术。
为了研发这项算法，One Concern首先需要下载某个地区与建筑有关的楼龄、类型、建筑材料等有关的数据。之后，研究人员需要训练出一套能够理解地震是如何损坏建筑物的套路。
AI系统在一番评估之后，会生成一张灾害地图。这样子救灾人员就可以围绕这些地区进行分析。在地图中，那些建筑物损坏最严重的街道和受灾人数最多的区域都会被重点标注出来。
目前OneConcern的软件已经被San Manteo郡的应急救灾中心试用。它们正在从一些小的地震中去检测是否这项AI系统真的有用。
在一些不发达国家的地震区，没有那么多现成的建筑物数据，研究人员采用了另外的AI策略。
举个例子，在经过人工智能软件提前扫描后，线上的志愿者们面前会呈现出受灾地区的卫星图，之后同志愿者们来帮助确认哪些地区可能是有人居住的地点。如果志愿者的判断和AI系统判断的是一样的，那么这些地区就会标注出来，以待救灾专业人员再进行审查。
震后救援可以说取得一定成就，但在预测地震领域，精准预测地震时间则一直被认为是老大难问题。
2017年2月，来自《科学美国人》（ScientificAmerican）的一篇文章《人工智能可否预测地震？》介绍了人工智能在地震预测的重要尝试。（注：这本创刊自1845年的杂志是美国老牌科普杂志，许多具声誉的科学家都曾投稿发表于该刊物。）
洛斯阿拉莫斯国家实验室的地球物理学家保罗·约翰逊正在尝试用人工智能试图解决地震预测的难题。
他和他的团队在实验室尝试了从未有人做过的事情：他们给机器输入原始数据——这些数据都来源于实验室模拟地震事件之前，之中和之后持续进行的大量测量。然后，他们通过算法筛选数据，以查找当人造地震发生时发出信号的可靠模式。除了实验室模拟之外，该团队还开始使用来自真实风暴的原始地震数据进行相同类型的机器学习分析。
在以往的地震预测中，科学家们通常使用“地震目录”的处理过的地震数据来寻找预测线索。这些数据集仅仅包含地震震级，位置和时间，而忽略了大部分信息。与此不同的是，约翰逊的机器算法将自己读取大量数据，并做出预测标记。
目前，约翰逊团队已经使用学校的地震模拟器进行实验室实验。模拟器随机产生地震，并为开源机器学习算法生成数据，并且系统已经取得了一些令人惊讶的结果。
例如，如果模拟地震将在20秒内产生撞击，研究人员可以通过分析信号，准确地迅速预测。在实验中，团队通过查看声学信号有追溯效力的预言到地震的发生。但约翰逊说，预测工作也应该是实时的。
当然，真实的地震比实验室模拟的那些复杂得多，所以实验室中的结果在现实世界中可能无法应用。
约翰逊也很谨慎，表示目前只是追求一种估算地震的时间的方法，并不能估测到地震的大小。
这并不是AI公司首次向地震领域发起挑战，2015年IBM 就试图让沃森去预测地震。
2015年IBM 宣布，正在为人工智能沃森培训一个新技能——预测火山、地震。IBM 的一组计算机科学家和奥斯汀大学、纽约大学的研究人员合作，建立了一个用于预测地震的数学模型。这个模型收集了来自全球的地表传感器信息，并结合众多的地壳、地震理论。
不过，由于人类没有办法在地表下面安装传感器，而地震发生的原理非常很复杂，并未表现出明显的规律。IBM的研究只是让加深地质学家、地壳学家们对地震的认识。
在花费 20 多亿美元收购“天气公司”的数据部门后，沃森除了做天气预报员，还能通过这庞大的气象数据，提高预报自然灾害的准确率。
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