雷鋒網(wǎng)按：本文由圖普科技工程師翻譯自《Machine-Learning Algorithm Predicts Laboratory Earthquakes》。雷鋒網(wǎng)獨家首發(fā)文章。

近日，美國新墨西哥洲“洛斯阿拉莫斯國家實驗室”團隊訓練了一個機器學習算法來試圖預測地震，該團隊還不確定這一技術(shù)能否用于現(xiàn)實地震的預測，目前僅為實驗室環(huán)境成果，但這項技術(shù)可能為地震預測領(lǐng)域的研究開辟了一條新的路徑。

據(jù)統(tǒng)計，被地震奪走生命的人員數(shù)量十分驚人。每年大約有一萬人死于地震和震后災難，但實際的傷亡人數(shù)可能更多。2004年，蘇門答臘島海岸有超過230,000人在九級地震引起的海嘯中喪生；2010年，超過200,000人死于海地七級地震；1556年，中國超過800,000人在一次地震中死亡。

因此，我們期待著一個頗有成效的地震預測方法。

在新墨西哥洲洛斯阿拉莫斯國家實驗室里，Bertrand Rouet-Leduc和他的幾個伙伴前段時間發(fā)現(xiàn)了一個相當驚人的秘密。他們訓練了一個機器學習算法，讓算法僅依靠那些由壓力所產(chǎn)生的聲音，去觀察實驗室地震即將發(fā)生時所顯現(xiàn)的跡象。這個團隊還不確定這一技術(shù)能否用于現(xiàn)實地震的預測，因此他們表現(xiàn)得十分謹慎；但是他們的這項技術(shù)和工作確實為地震預測領(lǐng)域的研究開辟了一條新路徑。

首先來介紹一些相關(guān)的背景信息。長期以來，地質(zhì)學家們都是可以預測出地震風險發(fā)生的近似概率，他們使用的方法是找出歷史上地震斷層的移動時間，憑借其中顯現(xiàn)出來的一些周期性，來大致預測未來的斷層移動時間。

其中最有名的例子包括加州帕克菲爾德的圣安格烈亞斯斷層——全球被研究得最仔細的斷層之一。據(jù)記載，歷史上發(fā)生在這里的地震的時間分別是1857年、1881年、1901年、1922年、1934年和1966年。這些數(shù)據(jù)暗示著在圣安格烈亞斯，大約每22年就會地震一次的模式和規(guī)律。因此地質(zhì)學家們預測下一次地震將會發(fā)生在1988年到1993年之間，再下一次地震就應該是2004年。

這大概就是地震預測所能達到的最好的水平了，在其他的絕大多數(shù)地方，震級的誤差會更大。

這樣的預測有利于各種事項的實施，比如在地震多發(fā)區(qū)建立地震指標；但在地震發(fā)生時預防死亡是基本不可能的。因此，預測的時間跨度需要以天為單位，以達到更精準的預測。幾乎沒有證據(jù)能證明這種以天為單位的預測是可行的，盡管有很多傳聞表明動物是能夠感知即將發(fā)生的地震的。

Rouet-Leduc和他的伙伴的工作很可能會對這種現(xiàn)象做出一些改變。通過拉扯一個被夾在兩個積木中間的積木，他們在實驗室里制造了人工地震。在這些積木的接觸面上，他們疊加了一些叫做“斷層泥”的巖石物質(zhì)混合物，來模擬真實的斷層。

這種人工地震系統(tǒng)到現(xiàn)在已經(jīng)得到了充分的研究。地質(zhì)學家從中知道了，當?shù)卣鸺磳l(fā)生時，“斷層泥”就會開始掉落，并且伴隨著斷切發(fā)出“吱嘎”和“噼啪”的聲音——一種特殊的“地震低語”，然后那塊積木就會滑落，并且滑落的時間似乎是有周期性的。

這一系統(tǒng)與真實的地震有著很多相似之處，比如說，滑塊的大小分布與真實地震的大小分布是一樣的，它能產(chǎn)生很多小的滑塊和少數(shù)大的滑塊——這種大小分布跟真實的地震一樣，是符合了著名的“Gutenberg-Richter關(guān)系”的。因此，地質(zhì)學家們確信，這個系統(tǒng)至少能模擬一部分現(xiàn)實世界的行為。

現(xiàn)在為止，存在的疑問是：斷層發(fā)生時發(fā)出的聲音能否用來推測下次斷層發(fā)生的時間呢？直到現(xiàn)在，還沒有人在這些聲音里發(fā)現(xiàn)能夠被用于推測時間的一種固定模式。但是Rouet-Leduc已經(jīng)著手使用一種全新的方法了。

他們記錄了試驗中的所有發(fā)出的聲音，然后將其輸入至一個機器學習算法中。這樣做是為了看看機器能否破解地質(zhì)學家們現(xiàn)在無法破解的聲音模式。

這一嘗試的結(jié)果令人非常驚喜，研究者們將一個聲音的滑動窗口輸入至了算法中，然后讓它在每個可能發(fā)生地震的時刻作出即時預測。令研究者們感到驚訝的是，機器對即將發(fā)生的地震都給出了非常精確的預測，盡管有些地震并非是迫在眉睫的。他們說：

我們只是讓算法去‘聽’實驗室斷層發(fā)生時的聲音信號，機器學習就能精確地預測出距離斷層發(fā)生前的剩余時間。

其實真正的疑惑在于“機器到底是如何做到這一點的呢？”Rouet-Leduc假設(shè)地震前體可以比之前預想的要小很多，所以在現(xiàn)實生活中通常不會被記錄下來。機器似乎已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一個全新的信號，這一信號之前被地質(zhì)學家們誤認為是在實驗室地震中產(chǎn)生的雜音。他們說：

我們的機器學習分析能為‘滑移物理’提供新的見解。

這是一項有趣的、并且具有重要意義的工作。它提出的首要的、最突出的問題是：相同的技術(shù)能否精確地預測現(xiàn)實中的地震？

Rouet-Leduc和他的團隊對這一方面非常感興趣，他們指出，實驗室的實驗從各種重要的層面來說與現(xiàn)實中的地中都有著很大的不同：實驗中的斷切壓力的震級大于現(xiàn)實地震的震級，而且斷切的巖石的溫度跟現(xiàn)實地震也不同。

但是，在一些其他的層面上，實驗室地震跟現(xiàn)實中的地震還是很相似的。所以，這個團隊的下一個目標就是將這個相同的分析，應用到那些與實驗室地震相似度最高的現(xiàn)實地震中去。帕克菲爾德地震就是其中一個這樣的現(xiàn)實地震，帕克菲爾德在較短的時間內(nèi)經(jīng)歷過多次重復地震。團隊表示：“這些斷裂層可能會像在實驗室一樣，發(fā)出‘地震低語’。”

這個大測試當然將會被用于精確地預測現(xiàn)實中的地震，但這將是是一項需要長年仔細研究、觀察的艱巨任務(wù)。

與此同時，這項技術(shù)也能應用于類似地震的其他材料的預測，比如說飛機和發(fā)電站里的渦輪機。

無論這項新技術(shù)被如何應用，Rouet-Leduc都已經(jīng)在地質(zhì)學界掀起了不小的波瀾。就像他們自己在總結(jié)中所說的：

地震科學進步和發(fā)展的舞臺已經(jīng)準備就緒了。

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