快速自动化采集分析地震震源信息对震后趋势判定、烈度速报、地震应急救援等提供科学依据。但从地震记录推算地震震源机制是个耗时的计算过程，目前世界各地地震监测台网在速报信息里只有发震时刻、震级、地点和震源深度等内容，不包括描述地震破裂特征的震源机制解参数。
人工智能系统可在收到地震记录后不到1秒时间内，准确估算出震源机制解参数。除能帮助预测海啸外，震源机制解还可能用于由前震预测主震，或由主震资料预测强余震，揭示震源附近的应力分布状况等。
AI 或是精准预测地震的“救世主”
事实上，在20世纪90年代，就有人尝试着用机器学习来预测地震，但收效甚微。不过有些人不想对难题低头，位于美国的洛斯・阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory，曼哈顿计划的主导者)，这里集结了地球上优秀的物理学家、地理学家以及――程序员。他们坚信，AI 极有可能是破解这个难题的“救世主”。
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发生之前，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，查找当人造地震发生时发出信号的可靠模式。
真实而准确的地震预测，将是接下来 AI 的研究方向。
提高地震预测预警的准确性，需要密集的高频监测数据采集和实时处理，现有的人机结合工作模式已不适应这一要求。这一成果为地震监测、预测预警业务实现快速、高效的智能化转型提供了坚实的基础。在人工智能解决地震监测预警领域不断取得突破，并应用到川滇地震科学实验场，对我国的地震减灾事业意义重大。
让AI听懂地震的“闲言细语”
首先，在实验室模拟断层。通过抽动中间地层的方式，在实验室中模拟地震，并在层间放置岩石混合物来模拟真实断层。这种实验地震系统已经被地理学家熟知，在地震到来时，地层间的混合物会开始掉落并伴有特殊声响，同时地层也会周期性地滑动。
在这个过程中，研究组发现了一个问题：这些“地层运动”所发出的声音，能否用于预测下一次地层运动发生的时间？之前从未有人在该信息中，发现可用于预测工作的特定模式和规律。所以这次，研究人员将采集到的声波信息送入机器学习算法当中，期望从中发现一些被地理学家忽略的东西。
事实表明，实验结果印证了他们的想法。研究人员将滑动窗内采集到声波送入算法，并要求其给出地震发生的可能性预测。算法的准确度令人吃惊，“结果显示，我们只是让 AI 去“听”模拟地震发生时的声音信号，它就能精确地预测出距离地震发生前的剩余时间。”研究人员报告说。
随之而来的问题是：机器为何能做到这一点？研究人员先假设这是由于地震先兆要比我们想象的弱，在现实世界中很难被准确记录。机器似乎成功捕捉到之前被地理学家当作噪声忽略的信息。“我们使用机器学习进行的分析，为相关研究提供了新思路”，研究人员称。
减轻破坏程度是地震研究者的一个重要目标。当破坏性地震发生时，实时报告地震参数对于立即进行破坏评估和紧急疏散至关重要。该研究目前正在转化为实际成果，近期将在中国科学技术大学和中国地震局合作研发的“智能地动”人工智能地震监测系统上试运行，在中国地震科学实验场全面推广。
