1月1日，日本遭受强震引发大规模灾害，致使至少62人丧生。而随之而来的新疑问再次浮现：何时才能有效预测地震？

在利用人工智能与新兴科技预测地震方面，研究人员已经斩获重要成果。科学家运用机器学习研究断层线上的“慢地震”现象，这一具有预测价值的异常指标为有效预测地震提供了有力支持。先进的AI 技术已被用作判别地震信号与其他地质干扰的关键工具。

地震预测的挑战与希望

土耳其加济安泰普市遭遇百年来罕见的7.8级地震，已确认数千人丧生，超1万人受伤。荷兰专家弗兰克·胡格比茨于2月3日发布推文警告本区域或有7.5级以上地震，仅仅3日后，此预警即被验证。2月6日凌晨4点17分，大地颤动带来另一场近似的7.8级地震。仅3小时后，同一区域再遭同震级地震袭击，此结果与预料相符合。

实际上，预测的难点在于专家对地震发生机制的认识尚浅。尽管板块构造理论早在上个世纪六十年代便得到广泛认可，然而对地震为何发生，如何发生，沿断层线具体发生了何事等核心问题的理解仍然有限。

竭力做好的事情仅限于了解特定区域地震发生频率。例如，导致加利福尼亚圣安德烈亚斯断层南部断裂的最后一次地震发生于1857年。据估算，此类地区大地震的平均间期约为100至180年。然而，实际情况却是，此场2004年的地震让预测失效，这表明这种预测方式准确度难以保证。尤其是对易发大地震的区域来说，地震之间可能相隔数百年，预测难度极大。对此观点，来自加州理工学院的地球物理学家、美国地质调查局前高级科学家Thomas Heaton表示：人类或许永远无法真正预测地震。

长期以来，地震预测有时甚至被误解为伪科学。直到近年来，两项重要发现使这项研究变得更具可行性。

首先，科学家在日本西南部观察到一种名为“慢地震”的现象，它像一般的地震一样可以调节地壳中的应力。但是，此类“慢地震”持续时间较长，短则数日，长可达数年。在这个过程中，普通地震发生的机率将会明显增加。

其次，科学家试图找出“慢地震”与普通地震之间的关系。尽管尚未找到必然联系，但研究人员深信：地震的前期征兆可能就隐藏在这些复杂的信号之中。此时，拥有高度分析能力的人工智能的角色显得至关重要。

AI能从噪音中寻找真正的地震信号

自2017年以来，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室早已引入运用机器学习解析地震数据的手段，由保罗·约翰逊主导。该实验室利用各种实验模拟地震场景，例如采用金属框架将岩石样本切割成模拟断层等方式来获取科学数据。通过精密仪器测试，他们发现机器学习能够准确预测人工制造的断层面引发地震所需的时间。值得关注的是，此前一度被视为噪音的信息，实际上对AI预测地震有着举足轻重的影响。

保罗·约翰逊博士随后进一步将上述成果应用到卡斯卡迪亚地震数据的分析中。在那里，他们成功找到了来自俯冲带的连续性信号。这些被称为"慢地震"的信号为科学家提供了重新构建地震数据模型的关键工具。因此，机器学习不仅能建立起丰富的虚构关联，有些关联更令人瞩目。

越来越多的科学家在研究地震时利用AI这一强大工具。除了上述案例外，如斯坦福大学的穆斯塔法·穆萨维等科研人员已着手利用单个地震台的数据来预测地震震级，进而推动地震预警系统的发展。同时，哈佛大学地球与行星科学教授布兰登·米德采用神经网络技术预测余震位置；而加州理工学院的扎卡里·罗斯等人则利用深度学习技术从高噪数据辨识出地震信号，有效提升科学家对地震的检测能力。

此外，英国地质调查局的玛格丽塔·塞古等三位研究人员借助机器学习识别的地震数据，揭示出了可能超过人类已知范围内10倍之多的地震信息，从而为建立更全面的地震数据库奠定基础。其研究所取得的成效在2021年的《自然通讯》上得以展现，其新修订的地震数据库或将助推人类与机器更好地认识地震。

显然，地震预测的模式正面临着翻天覆地的变革。索菲亚认为，尽管想要彻底理解这一阶段这项研究到底具有何种的巨大意义及其革命性影响仍需时日，然而不可否认的是，AI不但改变了很多事物，也使我们看待地震，乃至整个世界的视角产生深刻变化。