[ 摘要 ]东京首都大学的一个团队使用机器学习技术来分析地磁场的微小变化，和现有方法相比，他们创建的系统有望更早地预测到自然灾害的发生。
腾讯科技讯 人工智能（AI）现在有了一种全新的用途：用来预测地震和海啸。东京首都大学的一个团队使用机器学习技术来分析地磁场的微小变化，和现有方法相比，他们创建的系统有望更早地预测到自然灾害的发生。
“地震和海啸伴随着地磁场的局部变化，”该副教授Kan Okubo领导的研究人员写道。“对于地震来说，这主要是一种压磁效应，沿着断层释放累积的大量应力，会引起地磁场的局部变化；而对于海啸来说，突然而巨大的海洋运动会导致大气压力的变化，这反过来影响了电离层，随后改变了地磁场。”
这两者都可以通过设在多个位置的观测点来进行检测。这种方法的主要好处是速度快，因为电磁波以光速传播，我们可以通过观察地磁场的变化，瞬间检测到灾难的发生。
这个大学的团队开发了一种先进的机器学习算法，模拟了神经元在人脑内的连接方式。然后他们向系统中输入了大量的历史测量数值，以便创建和优化极其复杂的多层“滤网”，最有效地将数据和实际测量数值对应起来。
利用2015年采集的50万个数据点，他们创建了一个系统，对观测点磁场的估算达到前所未有的精度。
“该系统可以和高灵敏度的探测器网络配合使用，以实现对地震和海啸的快速检测，提供有效的预警系统，可以最大限度地减少损失并挽救生命，”该团队说。“建立一个更加准确的预警系统可以让居民有足够的时间逃生，例如前往地势较高的位置或地震避难所。”
这项研究发表在《IEICE Communications Express》期刊上。（编译/Kathy）
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
UML和模式应用
拉曼 / 李洋、郑䶮 / 机械工业出版社 / 2006-5 / 66.00元
《UML和模式应用(原书第3版)》英文版面世以来，广受业界专家和读者的好评，历经3个版本的锤炼，吸收了大量OOA，D的精华思想和现代实践方法。全书叙述清晰、用词精炼、构思巧妙，将面向对象分析设计的概念、过程、方法、原则和个人的实践建议娓娓道来，以实例为证，将软件的分析和设计的过程叙述得如逻辑推理一般，于细节处见真知。 《UML和模式应用(原书第3版)》是一本经典的面向对象分析设计技术的入门书......一起来看看 《UML和模式应用》 这本书的介绍吧!
