中国开发了首个大型人工智能模型，用于挖掘海量数据，帮助预测地震。该模型被称为“谛听”，它基于世界上同类数据中最大的数据集之一，可用于发现地震信号、监测地震活动并支持对地震的快速反应。
周日，中国地震局地球物理研究所副所长陈石在成都的模型发布会上说:“谛听依靠来自中国地震观测网的大量数据和先进的人工智能技术，显著提高了地震信号识别的准确性和速度。”
该项目由位于成都的国家超级计算中心、该研究所和清华大学共同开展。它的名字来源于中国神话传说中的一种神兽，可以通过听音来辨认世间万物。模型于周日发布，恰逢唐山发生毁灭性地震48周年。
超级计算中心表示，这是中国首次利用如此大规模的地震信息来训练人工智能，突破了传统或小型模型的限制。
总的来说，该模型已经可以评估1亿个参数(或变量)来做出预测或决策，预计到8月份，这一数字将达到10亿。一个模型拥有的参数越多，它就越擅长捕捉数据集中的细节，从而可以更好地提高整体性能。
该研究小组在论文中指出，该模型是根据中国地震台网中心7年来的地震报告进行训练的。这些信息可以作为一系列地震相关研究的基础，在地震探测、地震震级预测和地面运动预测等领域为“机器学习模型开发和数据驱动的地震学研究设定基准”。
香港大学地球科学系助理教授刘表示，编辑和深度学习工具将大大提高对地震前兆和余震的探测.
刘说:“我们可以使用谛听数据集来训练下一代地震去噪算法，以加强地震危险性较高的城市的实时地震监测，如成都、汶川、重庆和唐山-北京-天津地区附近已知的地震断层。”
他说，谛听基于的数据集比STEAD模型更多。STEAD模型是斯坦福大学研究人员于2019年开发的常用地震数据集，涵盖了1984年至2018年间约45万次地震，而谛听使用的数据涵盖了2013年至2020年期间中国78.7万次地震。
研究人员表示，该模型还可用于矿山地震监测、页岩气开采、城市地下空间结构探测和水下地震监测等领域。
超级计算中心副主任王建波说：“世界上95%以上的油气田主要依靠地震勘探。谛听可以通过学习储油区的波形特征来推断地下是否含有石油和天然气。”
