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日本科學家借助機器學習技術(shù)，能在不到1秒鐘內(nèi)詳細預測海嘯可能產(chǎn)生的影響，而傳統(tǒng)方法需要30分鐘，這能為人們采取適當行動贏得寶貴時間。相關(guān)研究刊發(fā)于最新出版的《自然·通訊》雜志。
研究人員指出，2011年3月11日襲擊日本東北部的災難性海嘯奪去了約18500人的生命，如果海嘯的早期預警能更快更準確預測海岸線和內(nèi)陸不同地點的水位，很多失去的生命或許可被挽救。
日本東北部海岸現(xiàn)在擁有世界上最大的傳感器網(wǎng)絡，用于監(jiān)測海底運動，組成該網(wǎng)絡的150個海上臺站會提供海嘯預警。但要想這些預警有意義，傳感器獲得的數(shù)據(jù)需要轉(zhuǎn)換為海嘯高度等數(shù)值。
要做到這一點，科學家們通常需要利用標準計算機求解難解的非線性方程，一般需要30分鐘左右得出結(jié)果。在最新研究中，日本理化學研究所預測科學實驗室使用機器學習技術(shù)，將計算時間縮短到1秒以內(nèi)。
由于海嘯很少發(fā)生，該團隊使用3000多個計算機生成的海嘯事件來訓練機器學習系統(tǒng)，然后用480種模擬海嘯情景和3種實際海嘯情況進行了測試。結(jié)果表明，基于機器學習的模型只需此前1%的計算工作量就可達到同樣的精度。
不過，這一最新方法僅適用于高于1.5米的大型海嘯，研究團隊正對相關(guān)方法進行改進，以使其適用于較小的海嘯。研究人員表示，同樣的機器學習方法也可用于其他的災難場景。（記者劉霞）
(責編：趙竹青、陳鍵)關(guān)注公眾號：人民網(wǎng)財經(jīng)關(guān)鍵詞： 機器學習
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