四川、新疆地震：人工智慧幫助搶險救災有戲？

一場地震，一場夢魘。昨晚夜間21時19分，在四川阿壩州九寨溝縣發生7.0級地震，震源深度20千米。西安、蘭州、四川省內多地有震感。官兵連夜趕往災區展開救援。經初步核查，截至8月9日13時10分，「8·8」九寨溝地震已致19人死亡247人受傷。

不幸的事，8月9日凌晨，新疆精河也發生了6.6級地震，截至今天上午11時，地震共造成精河縣32人受傷，其中2人重傷。142間房屋倒塌，1060間房屋受損。

地震是人類很難或無法逃避的災難，不僅給國家和人類造成巨大的財產損失，還讓很多家庭失去親人，正在發生的兩場地震，又讓我們不禁想起08年汶川12級特大地震，這種陰影在我們腦海里難以抹去。

面對著無情的災難，人們真的束手無策了么

其實，也不然。隨著科學技術的發展，人類有了更多預測和應對地震的措施。對於當下火熱的人工智慧，是否也在地震災難面前發揮作用呢？例如可以快速預測城鎮中受地震破壞最強的地區在什麼地方，以及幫助救災組織快速做出重要決策等。

當一場地震襲來的時候，救災響應人員需要儘可能早的知道地震最先開始的位置。（至於地震預測，可能需要地震局這樣的機構，人工智慧技術有望發揮潛能）

人工智慧快速預測地震重災區，獲得搶救最佳時機

人工智慧能幫我們快速定位這個位置么？一家叫做One Concern的公司正在研發這項技術，希望在地震發生后的幾分鐘內，就能夠快速預測城鎮中受地震破壞最強的地區在什麼地方。

這不，人工智慧領域的專家Andrew Ng也在推薦了該產品。

「這是一款能夠救命的產品。」Ray Mueller表示。Mueller親歷過加州最近一次（1989年）的大地震。這樣的技術能夠幫助救災人員找到受災最嚴重的地區，然後救災人員可能第一時間趕到那裡。

為了研發這項演算法，One Concern首先需要下載某個地區與建築有關的樓齡、類型、建築材料等有關的數據。之後，研究人員需要訓練出一套能夠理解地震是如何損壞建築物的套路。通過將這些知識和地震發生后的地震數據結合，One Concern的CEO Wani表示，他們研發的系統可以高效地預測出建築物對衝擊波的反饋。

AI系統在一番評估之後，會生成一張災害地圖。這樣子救災人員就可以圍繞這些地區進行分析。在地圖中，那些建築物損壞最嚴重的街道和受災人數最多的區域都會被重點標註出來。

目前One Concern的軟體已經被San Manteo郡的應急救災中心試用。它們正在從一些小的地震中去檢測是否這項AI系統真的有用。

災難之後，為你提供快速的地域提示。你能在災難發生后的幾分鐘時間裡，獲取一份自動生成的與地震災害相關的詳情地圖。可以幫助救災組織快速做出重要決策，如物資分配、首要救災地區定位、疏散路徑等。

另外，在一些不發達國家的地震區，因為沒有那麼多現成的建築物數據，研究人員採用了另外的AI策略。2015年4月尼泊爾的地震發生后，AI研究人員就訓用了不同的方法來幫助改變地面，救災響應的方式。舉個例子，在經過人工智慧軟體提前掃描后，線上的志願者們面前會呈現出受災地區的衛星圖，之後同志願者們來幫助確認哪些地區可能是有人居住的地點。

IBM人工智慧「沃森」可以預測地震、火山

地震預測與天氣預報的不同之處在於，我們沒有辦法在地表下面安裝感測器，難題關鍵就在於人們不可能以高精度測量斷層及其鄰區的狀態，以及對於其中的物理定律仍然幾乎一無所知。

2015年，IBM嘗試為人工智慧沃森培訓一個新技能——預測火山、地震。IBM的一組計算機科學家和奧斯汀大學、紐約大學的研究人員合作，建立了一個用於預測地震的數學模型。

這個模型收集了來自全球的地表感測器信息，並結合眾多的地殼、地震理論，不過鑒於我們對地球內部非常不了解，所以這個模型運算起來非常麻煩。

地震觀測點越多，需要存儲和處理的數據就越多，IBM藉助自家超級計算機和數學模型，快速地處理異常數據，或許真的能夠準確的預測地震。其實人工智慧還可以做很多的東西，現在只是剛剛開始。希望人工智慧在防震減災方面多做貢獻，減少由地震帶來的慘劇。

回觀國內人工智慧領域，以百度為首的巨頭們也展開紛紛布局，並在國際上有著領先的地位。我們希望，在不久的將來，國內的某一家科技公司真正的能生產出在地震方面發揮積極作用的產品。最後，為四川九寨溝和新疆的災區朋友祈福！希望你們能平安度過這場災難。