如何让人工智能服务地震监测？这家科研机构持续创新获重要进展
中新网北京1月23日电 (记者 孙自法)随着人工智能(AI)和大数据等高新技术近年来的飞速发展及广泛应用，利用相关技术高效服务于地震监测、震害防御等防震减灾领域，成了一个备受关注的话题。记者随中国地震局“防震减灾高质量发展进行时”主题采访活动走进中国地震局地球物理研究所获悉，该所持续推进地震科技创新应用，成功研发“谛听”系统，设计出轻量化震相拾取模型(LPPN)和快速震相关联算法，构建基于中国地震科学探测台阵观测的地震学标准数据集(CREDIT)。
“谛听”系统：人工智能赋能地震监测
目前，中国建成全球规模最大地震预警网，每日产生的地震监测数据高达数百GB，如此海量数据在传输、存储以及处理等方面面临巨大挑战，地震监测系统的自动化和智能化升级迫在眉睫。
中国地震局地球物理研究所陈石研究员指出，该所科研团队联合中国地震台网中心、辽宁省地震局、四川省地震局和中国科学院地质与地球物理研究所、中国科学院大学等，历时3年成功研发出一套以人工智能技术为核心的地震监测智能化软硬件系统，并以《西游记》中神通广大、能辨听世间万物声音的神兽“谛听”命名。
中国科研团队成功研发出以人工智能技术为核心的地震监测智能化软硬件系统——“谛听智慧盒子”。中新网记者 孙自法 摄
这一被誉为“地学AI助手”的“谛听”系统(又称“谛听智慧盒子”)，基于大型人工智能地震学训练数据集，开发训练了一系列自动地震数据处理算法。据介绍，“谛听”数据集包含数百万条具有高质量标注的地震波形数据，不仅覆盖天然地震事件，还包括爆破、塌陷等非天然地震类别，以及典型干扰噪声数据类别。在“谛听”数据集支持下，科研团队开发出“谛听”系列人工智能自动地震数据处理算法。
“谛听”如何实现地震监测领域大数据的自动化与智能化处理？“谛听”算法开发负责人、中国地震局地球物理研究所赵明博士表示，“谛听”系列算法能够实现直接从连续观测波形中自动检测地震事件、预测震级、判断地震波纵波和横波到时、自动判别纵波初动极性、预测台站方位角等功能，在数秒内完成复杂的地震数据分析任务。针对2022年四川泸定6.8级地震，科研人员利用“谛听”算法自动分析该地震波形资料，对主震及其余震的复杂断层结构进行精细研究，通过案例进一步证实了“谛听”在防震减灾中的实际应用价值。
地震科技创新：人工智能技术具有独特优势
中国地震局地球物理研究所副研究员李璐指出，近年来，随着大量地震台站的布设和地震观测水平的不断提升，传统的利用人工进行地震检测的方式已无法满足海量地震数据处理和复杂波形特征分析的要求，而人工智能技术可以帮助快速处理和分析大量的地震数据，在地震类型的判断、地震事件的自动识别与检测方面有着独特优势。
中国地震局地球物理研究所副研究员李璐科普介绍研究团队成功开发的地震智能监测系统及其应用。中新网记者 孙自法 摄
同时，人工智能还可以对山体滑坡、泥石流等地质灾害进行预警。通过分析地声、电磁波等信号，人工智能可以对地质灾害的发生及时给出预警信息，为应急避险提供宝贵时间。此外，人工智能还可以帮助优化应急救援方案。通过分析灾害发生地的地形、气象等数据，为应急救援提供更加准确和及时的决策支持。
她说，在地震系统推广和应用人工智能技术方面，中国地震局地球物理研究所地球物理先导技术研究室一直坚持自主研发，致力于从地震监测到科学研究的全流程、系统化的人工智能科技创新。该科研团队利用中国地震科学探测台阵一期数据，构建并发布了基于密集台阵观测的地震学标准数据集。它是国内基于中国地震科学探测台阵数据发布的第一个标准数据集产品，标注数量达百万量级。
在实现地震监测业务化方面，该团队基于人工智能技术搭建地震智能监测系统，实现震相拾取、震相关联与地震定位的全流程自动化处理，并在四川、贵州等水库地区进行布设，实现水库地震事件的智能监测和实时地震目录产出，极大提升地震监测业务能力及时效性，为水库地震安全监测和风险评估提供重要技术支撑。
四川省震灾风险防治中心高级工程师阮祥介绍说，2021年该中心与中国地震局地球物理研究所王伟涛研究员团队合作，采用“边开发、边应用、边完善”的思路部署人工智能水库地震监测平台，随着人工智能技术近几年高速发展，这个平台也不断完善，从最开始的1.0版升级到目前的2.4版，人工智能水库地震监测平台自动产出的地震目录准确率基本达到90%以上。
中国地震局地球物理研究所副研究员于子叶补充称，科研团队基于深度学习方法设计出轻量化震相拾取模型和快速震相关联算法，可以为地震检测工作提供良好的模型基础，他们基于自行设计的模型在包括滑坡、地震编目等多种场景工作中进行尝试，已取得良好效果。
未来发展趋势：人工智能应用将更加深入广泛
李璐表示，虽然目前人工智能在地震学中的发展如火如荼，但也应该意识到，人工智能目前并不能完全代替人的工作，在技术上仍存在一定挑战：一是地震数据通常非常庞大，而且质量参差不齐，这使得数据清洗、预处理和特征提取等任务变得非常复杂；二是深度学习模型就像一个黑盒子，这种黑盒子的机制使得许多复杂的人工智能模型往往缺乏可解释性，该限制会对地震自动监测结果的可靠性和可信度产生影响。针对人工智能模型可能存在的误检测问题，加入人工校核机制可能是一种有效的解决办法。
“现在一直强调创新，但是创新之后的(应用)工作才是重要的。”于子叶提醒说，就像科研团队设计出轻量化震相拾取模型，始终强调精度和速度并重，但刚开始使用后发现只有60%精度，这在实际工作无法使用，也就是有创新，但没有实用化。团队后续基于中国地震台网中心提供的数据集重新制作全套流程，历经近两年的改进终于将精度提升到85%以上，基本达到可用的程度。
中国地震局地球物理研究所副研究员于子叶展示该所研发的应用人工智能技术地震动监测系统，其中右侧曾在南极科考中投入使用。中新网记者 孙自法 摄
于子叶认为，未来利用人工智能技术进行地震科技创新将会更加深入和广泛，需要在数据驱动技术、跨学科合作、智能监测、公众教育等多方面进行不断的探索和创新。他强调，未来要促进人工智能技术在地震学中的进一步发展，需要加强各单位间的数据共享和合作，建立更加开放和共享的地震数据平台，以促进数据的流通和应用。中国地震局地球物理研究所筹建的地震科学国际数据中心，其基于密集台阵观测的地震学标准数据集，旨在提升地震科学数据及其产品的全球服务共享能力，深化国际国内地震科技合作，推动全球地震减灾高质量发展。
于子叶表示，未来需要进一步深化对地震数据的挖掘，探索更加有效的特征提取、数据清洗和预处理方法，以应对地震数据的复杂性和不确定性，同时也要加强人工智能算法和模型的优化和创新，提高算法的泛化能力，更有助于人工智能技术在地震学领域的推广和应用。(完)