使用機器學習的方法可以預測地震斷層的剩余時間

洛斯阿拉莫斯國家實驗室的研究人員開發了一種桌面模擬器，用于模擬沿人造斷層的積累和釋放。在該圖像中，通過偏振相機鏡頭觀察模擬器,通過聽取聲信號，使機器學習的計算機可以預測故障發生前的剩余時間。洛斯阿拉莫斯國家實驗室研究員和研究主要研究員保羅·約翰遜（Paul Johnson）最近在“（Geophysical Research Letters）”發表的文章中說，“在任何特定的時刻，來自實驗室斷層帶的噪聲提供了關于何時斷裂的定量信息。

“我們的工作的新奇之處在于通過從實驗設置中檢查記錄的聽覺信號，利用機器學習來發現和了解新的斷層物理學。我認為地震物理學的未來將嚴重依賴機器學習處理大量的原始地震資料。我們的工作是朝這個方向邁出的重要一步，“他說。

約翰遜說，這項工作不僅對地震預報具有潛在的意義，而且還具有深遠的影響，適用于潛在的所有故障情景，包括各種工業材料脆性破壞的非破壞性測試，雪崩和其他事件。

機器學習是一種人工智能方法，允許計算機從新數據中學習，更新自己的結果以反映新信息。

該項目中使用的機器學習技術還識別了以前被認為是低振幅噪聲的新信號，可在整個地震周期中提供預測信息。“這些信號類似于地球發生在與下地殼構造故障慢地震關聯震顫，”約翰遜說。“有理由預期這些信號來自于發震區的地球斷層，以緩慢滑倒。