在线观看www成人影院-在线观看www日本免费网站-在线观看www视频-在线观看操-欧美18在线-欧美1级

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

英美研究人員使用機器學習算法來預測未來地震的發生

EdXK_AI_News ? 2017-12-06 10:27 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

英國劍橋大學發布一項研究顯示,機器學習技術在實驗室模擬狀態下能成功預測地震,未來或許能更高效預測這類災害的發生。來自英國和美國的一組研究人員使用機器學習技術成功預測了地震的發生。盡管他們的研究工作是在實驗室里進行的,但這個實驗與現實生活中的情況非常相似,其研究結果可以用來預測地震發生的時間。

來自英國劍橋大學(University of Cambridge)、美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory)和美國波士頓大學(Boston University)的研究小組發現了一個隱藏的地震信號,并利用這個“蛛絲馬跡”訓練一種機器學習算法來預測未來地震的發生。他們的研究結果同樣適用于預測雪崩、滑坡等地質災害,且被發表在《地球物理評論快報》上。

對于地球科學家來說,預測地震的時間和震級是一個基本的目標。一般來說,確定地震的發生地相當簡單:如果地震在某個特定地點爆發,那么這個地方很有可能會再次發生地震。科學家幾十年來一直面臨的挑戰是如何確定地震何時發生,以及它的危害程度。在過去的15年里,雖然儀器的精確度得到了提高,但人類仍未找到可靠的地震預測技術。

該項目的一部分任務是尋找使用機器學習技術使氮化鎵(GaN)發光二極管更有效率的方法。這項研究的第一作者是Bertrand Rouet-Leduc,曾是劍橋大學的博士生,后來搬到新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯國家實驗室,開始了劍橋大學和洛斯阿拉莫斯國家實驗室在材料科學機器學習上的合作。從那以后,研究小組開始幫助洛斯阿拉莫斯地球物理小組解答機器學習上的問題。

由保羅·約翰遜(Paul Johnson)領導的洛斯阿拉莫斯(Los Alamos)團隊研究了地震、地震前兆(通常是非常小的地球運動)和斷層之間的相互作用,希望開發出一種預測地震的方法。研究人員使用模擬真實地震的實驗室系統,利用機器學習技術來分析“斷層”在移動時發出的聲音信號,并搜索聲音模型。

實驗室使用鋼塊來模擬真實地震中的物理作用力,并記錄發出的地震信號和聲音。然后利用機器學習技術來尋找來自斷層的聲音信號與聲音衰減距離之間的關系。

這種機器學習算法能夠識別出一種特殊的聲音模型——以前被認為只是噪音,且早在地震發生之前就已經存在了。這種聲音模式的特點是可以用來精確估計(百分之幾以內)斷層的受力(即斷層承受了多大的力),并估計聲音衰減之前剩余的時間,隨著衰減的臨近,估計值變得越來越精確。現在,研究小組認為這種聲音模型是一種直接測量給定時間內系統中彈性勢能的方法。

劍橋大學材料、科學與冶金系的教授兼這項研究的合著者柯林·亨弗瑞斯(Colin Humphreys)教授表示,這是機器學習第一次被用來分析聲學數據以預測地震的發生,在此之前,地震發生前的警告時間相當長,機器學習能做什么真是超乎想象!亨弗瑞斯教授的主要研究領域是節能和具有成本效益的發光二極管,他還是Rouet-Leduc在劍橋大學攻讀博士學位時的導師。

Rouet-Leduc表示,機器學習使得對數據集的分析過于龐大,以至于人類無法手動處理數據,機器學習以一種不偏不倚的方式看待數據,從而有了新的發現。

盡管研究人員發出警告,基于實驗室的實驗和真實的地震之間存在著多種差異,但他們仍希望通過把機器學習技術應用到與實驗室系統最相似的真實系統中來逐步擴展研究方法。美國加利福尼亞州的圣安德烈亞斯斷層帶(San Andreas Fault)就是這樣一個真實系統,在該斷層帶,典型的小重復地震與基于實驗室的地震模擬器相似。對由北加州延伸至加拿大卑詩省的卡斯卡迪亞斷層的研究也有了進展,在數周或數月內那里持續發生的緩慢地震與實驗室地震非常相似。

Rouet-Leduc稱,我們目前在儀器設備、機器學習上取得了重大進展,擁有更快的計算機,處理海量數據集的能力也在增強,這些都將給地震科學帶來巨大的進步。


聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 人工智能
    +關注

    關注

    1806

    文章

    48984

    瀏覽量

    248921
  • 機器學習算法

    關注

    2

    文章

    47

    瀏覽量

    6635

原文標題:英美研究人員使用機器學習技術成功預測地震

文章出處:【微信號:AI_News,微信公眾號:人工智能快報】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    【「# ROS 2智能機器人開發實踐」閱讀體驗】視覺實現的基礎算法的應用

    的本質是解決“雞與蛋”問題:機器人需要地圖定位,又需要準確定位構建地圖。書中從前端(傳感器數據處理)和后端(位姿優化)兩個層面解析了SLAM的算法邏輯。 激光雷達和視覺SLAM各有
    發表于 05-03 19:41

    研究人員開發出基于NVIDIA技術的AI模型用于檢測瘧疾

    瘧疾曾一度在委內瑞拉銷聲匿跡,但如今正卷土重來。研究人員已經訓練出一個模型幫助檢測這種傳染病。
    的頭像 發表于 04-25 09:58 ?370次閱讀

    FPGA+AI王炸組合如何重塑未來世界:看看DeepSeek東方神秘力量如何預測......

    成形時延縮短至3μs...... 4) 工業4.0神經中樞:機器視覺系統響應速度突破120fps;預測性維護準確率提升至99.2%...... 未來展望:當FPGA遇見生成式AI,Deep Seek
    發表于 03-03 11:21

    中國地震局地震預測研究所與航天宏圖達成戰略合作

    2月19日,在科技創新與防災減災的雙重驅動下,中國地震局地震預測研究所與航天宏圖信息技術股份有限公司簽訂了戰略合作協議。地震局地震預測
    的頭像 發表于 02-20 12:54 ?521次閱讀

    機器學習模型市場前景如何

    當今,隨著算法的不斷優化、數據量的爆炸式增長以及計算能力的飛速提升,機器學習模型的市場前景愈發廣闊。下面,AI部落小編將探討機器學習模型市場
    的頭像 發表于 02-13 09:39 ?356次閱讀

    傳統機器學習方法和應用指導

    用于開發生物學數據的機器學習方法。盡管深度學習(一般指神經網絡算法)是一個強大的工具,目前也非常流行,但它的應用領域仍然有限。與深度
    的頭像 發表于 12-30 09:16 ?1165次閱讀
    傳統<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>學習</b>方法和應用指導

    【「具身智能機器人系統」閱讀體驗】+初品的體驗

    的快速發展,相關人才的需求也在不斷增加,通過閱讀該書可以幫助大家系統性地了解和分析當前具身智能機器人系統的發展現狀和前沿研究,為未來研究和開發工作提供指導。此外,本書還可以為
    發表于 12-20 19:17

    NPU與機器學習算法的關系

    在人工智能領域,機器學習算法是實現智能系統的核心。隨著數據量的激增和算法復雜度的提升,對計算資源的需求也在不斷增長。NPU作為一種專門為深度學習
    的頭像 發表于 11-15 09:19 ?1183次閱讀

    主動學習在圖像分類技術中的應用:當前狀態與未來展望

    基于Transformer結構提升模型預測性能,以確保模型預測結果的可靠性。 此外,本文還對各類主動學習圖像分類算法下的重要學術工作進行了實驗對比,并對各
    的頭像 發表于 11-14 10:12 ?1250次閱讀
    主動<b class='flag-5'>學習</b>在圖像分類技術中的應用:當前狀態與<b class='flag-5'>未來</b>展望

    機器人仿真的類型和優勢

    機器人仿真使機器人工程師和研究人員能夠創建機器人及其環境的虛擬模型。這項技術支持在仿真的無風險環境中測試和驗證機器人設計與控制
    的頭像 發表于 10-14 10:43 ?1326次閱讀
    <b class='flag-5'>機器</b>人仿真的類型和優勢

    《AI for Science:人工智能驅動科學創新》第二章AI for Science的技術支撐學習心得

    偏見、倫理道德等問題。此外,如何更好地將AI與科學研究人員的傳統工作模式相融合,也是一個亟待解決的問題。未來,隨著技術的不斷進步和應用場景的拓展,AI for Science有望在更多領域發揮關鍵作用
    發表于 10-14 09:16

    人員軌跡分析算法有哪些?

    人員軌跡分析是一項重要的數據分析技術,它可以幫助我們理解和預測人們的行為模式以及他們在特定時間和地點的活動。通過分析人員軌跡數據,我們能夠從中獲取有價值的信息,例如人們的活動范圍、常去的地點、活動
    的頭像 發表于 09-26 10:42 ?903次閱讀

    【《時間序列與機器學習》閱讀體驗】+ 了解時間序列

    學習方法對該序列數據進行分析,可以得到結論或預測估計,因此時間序列分析的用途是非常多的,比如: 可以反映社會經濟現象的發展變化過程,描述現象的發展狀態和結果。 可以研究社會經濟現象的發展趨勢和發展速度
    發表于 08-11 17:55

    【「時間序列與機器學習」閱讀體驗】全書概覽與時間序列概述

    的應用也很廣泛,用機器學習為時間分析帶來新的可能性。人們往往可以通過過往的時間序列數據預測未來,在各行各業中都有很好的應用與發展前景。 時
    發表于 08-07 23:03

    旗晟機器人人員行為監督AI智慧算法

    ,以實現對工業場景巡檢運維的高效化目標。那么,下面我們談談旗晟機器人AI智慧算法之一——人員行為監督AI智慧算法。 旗晟
    的頭像 發表于 07-24 17:05 ?513次閱讀
    旗晟<b class='flag-5'>機器人人員</b>行為監督AI智慧<b class='flag-5'>算法</b>
    主站蜘蛛池模板: 国内a级毛片免费··· | 日本黄色小视频在线观看 | 亚洲三级黄 | 色视频网站在线观看 | 国产美女作爱 | 四虎精品影院 | 久久看免费视频 | 免费在线观看一区二区 | 四虎在线视频 | 亚洲免费视频在线观看 | 色婷婷影院在线视频免费播放 | 高清欧美色欧美综合网站 | 四虎最新入口 | 久久国产免费观看 | 爽好舒服快小柔小说 | 日韩三 | 开心色xxxx| 5566精品资源在线播放 | 女69女人poren25 | 欧美一区二区三区综合色视频 | 小泽玛利亚厕所大喷水 | 91网址在线播放 | 色丁香影院| 模特精品视频一区 | 国产视频首页 | 国产黄色大片又色又爽 | 亚洲成年网 | 香蕉成人国产精品免费看网站 | 欧美一区二区三区视频在线观看 | 黄色大片视频在线观看 | www一区二区三区 | 国产产一区二区三区久久毛片国语 | 久久久精品2021免费观看 | 放荡女同老师和女同学生 | 2021年最热新版天堂资源中文 | 中国成人免费视频 | 国产你懂的在线观看 | 综合免费一区二区三区 | 女bbbbxxxx另类亚洲 | 免费视频一区二区性色 | 美女视频黄a全部免费看小说 |