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全新应用 人工智能可以帮助预测火山爆发

中国】卫星能够提供关于全球活火山的数据，但研究人员一直致力于利用这些数据来预测火山的危险程度。这一想法很可能很快就能实现，因为目前的算法可以自动计算火山风险数据信号，从而帮激光焊机助科学家在几年内建立全球火山预警系统。<焦碳滤料/p>

一位来自华盛顿黄石火山观测台（美国地质聚氨酯保温材料龙头企业带头自律扭乱象调查局旗下的部门）的科学家迈克尔·波兰表示，如果没有这些算法作为辅助工具，地质学家根本无法跟上卫星提供信息的脚步。英国利兹大学的一位火山学家安德鲁·胡珀领导开发了一种算法，他表示这一算法应该能使大约8亿居住在特别是车用等工程塑料的改性、高附加值利用火山附近的居民受益匪浅。“大约1400座火山可能在海面上爆发，”他说，“它们当中大约有100座火山处于监控之下，但另外的一大部分并没有被监控。”

本周，在华盛顿特区举行的美国地球物理联盟会议（agu）上，该会议每半年举行一次，展示了两种预测火山爆发的方法。在过去的几年里，随着欧洲航天局的卫星sentinel 1a和sentinel 1b的发射，火山学领域致力于观察火山周围陆地的运动情况。 sentinel 1卫星使用一种称为雷达干涉测量的技术，该技术能够比较发送到地球和从地球反射的雷达信号，以跟踪行星表面的变化。

火山爆发

这种方法已经是老生常谈，但值得一提的是，每隔6天，sentinel 1卫星都会重新检测一次地球上的每个地点，sentinel团队能够迅速收到这基站天线些高分辨率的观测结果。在英国，一个名为地震，火山的构造观测和建模中心（comet）的研究小组已经开始为世界火山建立一个称为“干涉图”的地面运动快照数据库。与comet合作的胡珀说，考虑到学习型机器在其他领域的模式检测相当成功，我们顺理成章的想到了用自动检测覆盖来这个数据库。

地面运动的变化通常能反映火山下方的岩浆移动，但它不能完全预测火山爆发。与热天气卫星可以自动检测到的热点或灰烬羽流不同，地面移动可以帮助预测火山爆发，而不仅仅是指示它们的发生。“移动并不总是意味着火山会爆发，”胡珀说，“但是，在没有移动的情况下就直接爆发的情况很少。”

为了达到这一目标，团队必须教会他们b）按丈量终了的唆使类型分重要稀有显、指针；的算法，不能轻易混淆地面运动的大气变化。为此，胡珀smm讯：最近的团队运用了一种称为独立成分分析的技术，该技术能够将信号分解成不同的部分：例如分层大气或短期湍流，以及火山火山口或侧翼的地面移位。该技术使他们能够捕捉最新的地面移动或移动速率变化，这两者都可能是未来火山爆发的迹象。

与此同时，由英国布里斯托尔大学的火山学家朱丽叶·比格斯领导的另一个comet团队使用人工智能构建了第二种算法，被称为卷积神经络。研究人员首先使用来自sentinel前身envisat的原始干涉图来训练他们的神经络，他们有一些火山爆发的例子。尽管该算法在分析30,000个sentinel干涉图方面取得了一些进展，但它的预测结果仍然不尽如人意。该小组的另一位火山学家法宾·阿尔比诺说，目前他们只有少数的研究例子，而对于学习型机器来说，需要的是成千上万的例子。

为了解决这一问题，比格斯和她的同事创建了一个模拟火山喷发的合成数据集。阿尔比诺说，随着更多sentinel示例被上传到算法中，预测结果将会越来越准确。