Lợi nhuận:
- Khả năng sử dụng sức mạnh của máy phân loại và dò pha trí tuệ nhân tạo để kiểm soát đầu ra với phân tích dư lượng và phân biệt tự nhiên-nhân tạo
- Khả năng quản lý độ bão hòa kích thước và độ không chắc chắn trong cảnh báo sớm và hiểu rằng hệ thống dựa trên xác minh nhiều lớp chứ không phải một mô hình duy nhất
- Khả năng hiểu sự khác biệt giữa dự đoán một trận động đất đã xảy ra và dự đoán một trận động đất trong tương lai một cách xác định và từ chối các yêu cầu dự đoán không khoa học.
Khi một trận động đất xảy ra, dữ liệu được truyền từ hàng nghìn trạm trong vòng vài giây và nhiệm vụ của nhà địa vật lý bắt đầu: những sóng này đến từ đâu, chúng lớn đến mức nào, đứt gãy nào đã bị đứt? Địa chấn động đất là khoa học xác định vị trí, quy mô và cơ chế của động đất bằng cách ghi lại sóng địa chấn truyền qua lòng đất. Đây là nhánh của địa vật lý trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) có lẽ là trưởng thành nhất: hàng triệu dạng sóng đã làm cho máy tách pha và máy dò động đất dựa trên AI trở nên rất mạnh mẽ. Trong phần này, chúng ta sẽ xem xét sức mạnh thực sự của AI trong việc tách pha, phát hiện động đất và cảnh báo sớm; Nhưng chúng ta sẽ hiểu tại sao việc xác minh và kiểm soát con người là không thể thương lượng trong lĩnh vực an toàn tính mạng này.
Các khái niệm cơ bản
Từ điển ngắn. Pha là thời điểm một loại sóng địa chấn cụ thể (sóng P - sóng nén, nhanh, đến đầu tiên; sóng S - sóng biến dạng, chậm hơn) xuất hiện trong bản ghi. Chọn pha là đánh dấu thời điểm chính xác của P và S đến trong bản ghi; Đó là cơ sở để xác định vị trí động đất. Phát hiện động đất có nghĩa là tách và thu tín hiệu động đất khỏi nhiễu trong luồng dữ liệu liên tục. Độ lớn là thước đo năng lượng được giải phóng bởi trận động đất. Cơ chế trọng tâm xác định hình dạng (đập, nhúng, trượt) của đứt gãy bị đứt.
Việc xác định vị trí trận động đất dựa trên phương pháp tam giác nguồn bằng cách kết hợp thời gian đến P và S tại nhiều trạm. Các lỗi nhỏ về thời gian pha sẽ dẫn đến lỗi lớn về vị trí - vì vậy độ chính xác của việc trích pha là rất quan trọng.
Trích xuất và phát hiện pha bằng AI
Trích xuất pha thông thường (ví dụ: STA/LTA - chụp đến với tỷ lệ năng lượng cửa sổ ngắn/dài) gặp khó khăn với các bản ghi nhiễu và bỏ lỡ nhiều trận động đất nhỏ. Các máy phân loại dựa trên AI (mạng lưới thần kinh sâu, được đào tạo từ hàng triệu giai đoạn được gắn nhãn thủ công) thực hiện công việc này chính xác hơn và nhanh hơn nhiều; Đặc biệt, nó đã cách mạng hóa việc ghi lại các trận động đất nhỏ (các cơn chấn động rất nhỏ, kèm theo tiếng ồn). AI cũng có thể liên tục quét dữ liệu và tự động làm phong phú thêm danh mục động đất.
Tuy nhiên, có hai rủi ro. Đầu tiên là phát hiện sai: AI có thể nhầm kiểu tàu chạy qua, vụ nổ hoặc tiếng ồn với một trận động đất. Thứ hai là phát hiện bị bỏ lỡ: nó có thể bỏ lỡ một sự kiện bất thường không giống với tập huấn luyện. Do đó, danh mục tự động chịu sự kiểm soát của nhà địa chấn học; Đặc biệt các sự kiện ra quyết định (phân biệt nhân tạo/tự nhiên, tiềm năng sóng thần) được xác nhận thủ công.
Mẹo: Kiểm tra thời gian P và S được trình trích xuất AI trả về bằng cách xem xét các giá trị dư trong giải pháp định vị trận động đất. Phần cặn lớn tại một trạm cho thấy pha đó đã được sắp xếp không chính xác; Đừng mù quáng tham gia vào giải pháp định vị.
Cảnh báo sớm: khoa học về giây
Cảnh báo sớm động đất (EEW) là một hệ thống ghi lại sóng P nhanh của trận động đất và phát đi cảnh báo trong vòng vài giây trước khi sóng S và sóng bề mặt có sức tàn phá mạnh hơn nhưng chậm hơn đến các khu vực xa xôi. AI có thể tăng tốc độ ước tính kích thước và vị trí ngay từ vài giây đầu tiên của sóng P. Nhưng ở đây rủi ro là cao nhất: báo động sai có thể gây hoảng loạn và thiệt hại về kinh tế, cảnh báo sai/chậm trễ có thể phải trả giá bằng mạng sống. Do đó, hệ thống EEW là hệ thống kỹ thuật nhiều lớp, được kiểm tra chéo và được xác nhận liên tục bằng nhiều phương pháp; Nó không được giao phó cho một mô hình AI duy nhất.
Thận trọng: Việc ước tính cường độ từ những giây đầu tiên vốn không chắc chắn; một trận động đất lớn ban đầu có thể xuất hiện nhỏ (cường độ bão hòa). Đừng coi dự đoán đầu tiên của AI là dứt khoát; Hệ thống phải được thiết kế để cập nhật dự đoán khi dạng sóng phát triển và sự không chắc chắn phải được truyền đạt rõ ràng.
Sự khác biệt giữa ước tính và dự đoán: giới hạn đạo đức
Có một sự khác biệt quan trọng ở đây. AI có thể dự đoán (suy ra từ phép đo) vị trí/cường độ của trận động đất đã xảy ra. Nhưng về mặt khoa học không thể dự đoán khi nào một trận động đất trong tương lai sẽ xảy ra (dự đoán trận động đất xác định); Đây là một giới hạn mà địa chấn học đồng ý. Thật sai lầm và phi đạo đức khi cho rằng “một trận động đất sẽ xảy ra vào ngày này” bằng AI. Điều hợp pháp là đánh giá rủi ro xác suất (nguy cơ động đất thống kê, dài hạn) - không phải là dự đoán chính xác vào thời gian trong ngày.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Danh mục phong phú hơn gấp mười lần. Khi công cụ trích pha AI được triển khai trong mạng khu vực, số lượng trận động đất được phát hiện từ cùng một dữ liệu liên tục đã tăng khoảng 10 lần; Hàng nghìn trận động đất nhỏ có thể nhìn thấy được và hình dạng đứt gãy trở nên rõ ràng. Các nhà địa chấn học đã kiểm tra danh mục bằng các mẫu ngẫu nhiên và phân tích dư lượng, làm sáng tỏ những kết quả dương tính giả.
Trường hợp 2 - Nhầm vụ nổ là động đất. Hệ thống tự động phân loại các vụ nổ thường xuyên trong mỏ là những trận động đất nhỏ. Nhà địa chấn học nhận ra rằng các sự kiện luôn xảy ra cùng lúc, ở cùng một vị trí, đồng thời dạng sóng có đặc tính bùng nổ và đã giải quyết nó: sự khác biệt tự nhiên-nhân tạo cần có sự kiểm soát của con người.
Trường hợp 3 - Quản lý độ không đảm bảo trong cảnh báo sớm. Trong thử nghiệm EEW, AI dự đoán trận động đất lớn M6.0 trong 3 giây đầu tiên; Sự việc thực ra là M7.1. Hệ thống đã cập nhật dự báo khi sóng phát triển và cảnh báo được đưa ra với mức độ không chắc chắn vì đã biết độ bão hòa cường độ. Bài học: thiết kế cập nhật không bám sát dự đoán đầu tiên sẽ cứu mạng sống.
Bốn mẫu có thể sao chép
1) Điều khiển tách pha:
Vai trò của bạn: nhà địa chấn học. Tôi muốn kiểm soát thời gian P/S do bộ sắp xếp pha YZ đưa ra. Làm cách nào để diễn giải các giá trị dư trong giải pháp vị trí, trên ngưỡng nào tôi sẽ xem lại trạm, làm cách nào để trích xuất pha được trích xuất sai? Đưa ra một luồng điều khiển khả thi.
2) Bộ lọc phát hiện sai:
Có nghi ngờ về nguồn nhân tạo (vụ nổ, tiếng ồn văn hóa) trong danh mục động đất tự động của tôi. Tôi nên xem xét tiêu chí nào (vị trí/thời gian lặp lại, đặc điểm dạng sóng, nội dung tần số) để phân biệt những tiêu chí này với động đất tự nhiên? Tạo một danh sách kiểm tra.
3) Giao tiếp không chắc chắn về kích thước:
Trong bối cảnh cảnh báo sớm, tôi đã ước tính mức độ nghiêm trọng ngay từ những giây đầu tiên. Làm cách nào để tính đến độ bão hòa cường độ và độ không chắc chắn, làm cách nào để cập nhật ước tính khi sóng phát triển, làm cách nào để thể hiện cảnh báo với biên độ không chắc chắn? Hãy kể nó một cách đơn giản.
4) Nhắc nhở giới hạn dự đoán:
Vai trò của bạn: cố vấn đạo đức địa chấn. Người quản lý yêu cầu tôi dự đoán "ngày động đất tiếp theo" bằng AI. Viết về lý do tại sao việc dự đoán trận động đất xác định là không khoa học, thay vào đó tôi có thể cung cấp những sản phẩm rủi ro xác suất hợp pháp nào và cách tôi có thể giải thích một cách trung thực các giới hạn.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Dự đoán bằng AI khi trận động đất tiếp theo sẽ xảy ra ở khu vực này.
Một yêu cầu phi đạo đức và không thể thực hiện được về mặt khoa học; Nếu AI tạo ra sự chắc chắn giả tạo thì nó sẽ gây hại.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: nhà địa chấn học. Bối cảnh: mạng khu vực, dữ liệu liên tục. Nhiệm vụ:(1) Viết các bước làm giàu danh mục bằng trích xuất pha AI; (2) mô tả cách kiểm soát rủi ro phát hiện sai (nổ/tiếng ồn) và bỏ lỡ; (3) Chỉ cho tôi cách báo cáo kết quả bằng ngôn ngữ nguy hiểm PROBABIAL. TẠO dự báo thời gian trong ngày xác định; Hãy chỉ ra rằng điều này là không khoa học.
Khuôn khổ tách biệt phỏng đoán hợp pháp khỏi phỏng đoán không khoa học và yêu cầu xác minh khiến lĩnh vực này phải chịu trách nhiệm.
Nhiệm vụ và vai trò AI
Nhiệm vụ
sức mạnh AI
Rủi ro chính
sự kiểm soát của con người
Chiết pha
rất cao
đến nhầm
Phân tích dư lượng
phát hiện động đất
rất cao
Sai lầm/bỏ sót
Kiểm tra danh mục
Ước tính kích thước
cao
bão hòa
biên độ không chắc chắn
cảnh báo sớm
cao
báo động sai
Hệ thống nhiều lớp
dự đoán tương lai
Không có (phi khoa học)
đánh lạc hướng
từ chối
Những lỗi thường gặp
- Sử dụng danh mục tự động mà không kiểm tra nó. Phát hiện sai và phát nổ có thể bị rò rỉ.
- Đưa thời gian pha vào vị trí mà không cần bất kỳ sự kiểm soát nào nữa. Lỗi trích xuất nhỏ làm hỏng vị trí.
- Xem xét ước tính kích thước đầu tiên là chính xác. Có sự bão hòa về kích thước.
- Ủy thác EEW cho một mô hình duy nhất. An toàn cuộc sống đòi hỏi phải xác minh nhiều lớp.
- Sản xuất dự đoán động đất xác định. Nó phản khoa học; Hướng tới nguy hiểm có thể xảy ra.
Tóm lại
Địa chấn động đất là một trong những lĩnh vực địa vật lý mà AI mạnh nhất: nó tăng danh mục lên gấp 10 lần trong việc trích xuất pha và phát hiện động đất vi mô, tiết kiệm vài giây khi cảnh báo sớm. Nhưng đây là lĩnh vực gắn liền với an toàn tính mạng; Phát hiện sai, nhiễu nổ, bão hòa cường độ và báo động sai là những rủi ro thực sự. AI ngủ trưa; Nhà địa chấn học kiểm soát cặn bằng phân tích, phân biệt tự nhiên-nhân tạo và hệ thống nhiều lớp. Và giới hạn bất di bất dịch: dự đoán ngày xảy ra trận động đất trong tương lai là phản khoa học - điều hợp pháp là đánh giá xác suất rủi ro.
Nhiệm vụ ứng dụng
Hãy xem xét một kịch bản dữ liệu địa chấn liên tục. Trích xuất đầu ra của trình trích xuất AI từ luồng điều khiển bằng phân tích cặn bằng mẫu "Điều khiển trích pha". Sau đó, tạo danh sách kiểm tra để phân biệt vụ nổ/tiếng ồn với trận động đất tự nhiên bằng cách sử dụng mẫu "Bộ lọc phát hiện sai". Cuối cùng, hãy viết bằng lời của riêng bạn cách bạn sẽ thành thật đặt ra ranh giới khi được yêu cầu “dự đoán trận động đất tiếp theo” với ai đó.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã kiểm tra thời gian pha AI bằng phân tích dư lượng.
- [ ] Tôi đã xóa danh mục tự động để phát hiện/nổ sai.
- [ ] Tôi đã trình bày ước tính quy mô với một chút không chắc chắn.
- [ ] Tôi dựa trên cảnh báo sớm về xác thực nhiều lớp chứ không phải một mô hình duy nhất.
- [ ] Tôi đã từ chối yêu cầu dự đoán trận động đất xác định và gọi nó là mối nguy hiểm có thể xảy ra.