由于研究人员已经适应用于自动语音识别的音频处理技术，以预测地震断层，因此最近在人工智能和地震学的交集中取得了重大进展。这项创新研究的重点是在kä«lauea火山崩溃期间记录的地震波形，提供了令人信服的证据，证明机器学习如何显着提高我们预测地震活动的能力。
研究人员使用Facebook AI研究最初开发的WAV2VEC-2.0模型来解码口语，研究人员培训了这种深度学习体系结构来解释地震数据，从而有效地将地面振动视为音频信号。该模型是使用与火山口塌陷事件相关的地震波形进行了预训练的，从而可以预测表面表明断层运动的表面位移。
这种进步尤其重要，因为地震的机制给传统建模技术带来了独特的挑战。大错的重复时间从数十年到几个世纪不等，使能够封装整个负载周期的综合数据集的可用性变得复杂。通过利用先前在实验室实验中测试的深度学习方法，研究人员有效地训练了他们的模型，从而从压缩的地震信号中获得了见解。
研究人员专注于2018年6月至8月之间收集的数据，在此期间，Kä«lauea大约有五十次崩溃事件，并记录了广泛的仪器。该团队评估了模型在发生之前预测运动的能力，并有可能警告随后的地震事件。
深度学习应用的结果是有希望的。研究人员发现，该模型可以基于连续的地震测量值准确地预测位移的时机和幅度，从而优于先前的回归技术。他们的方法展示了WAV2VEC-2.0在两个方面的特定预测能力：对当前事件和未来对断层活动的预测的同时预测估计。
有趣的是，发现WAV2VEC-2.0模型比传统方法（例如梯度增强的决策树）更熟练地处理非平稳数据，从而在通过GNSS技术测量的地震活动中提供了洞察力，指出了潜在崩溃。尽管它在某些未来时间的预测中挣扎，但创新为未来研究提供了基础工作，重点是增强预测方法。
作者指出：“结果证明了预测滑移事件发作的能力，这对于以前的模型是不可能的。”这种进步的封装揭示了采用人工智能扩大我们的地震预测和安全措施的能力的巨大潜力。
根据他们的发现，研究小组强调了将实验室发现与现场应用程序桥接的重要性，这不仅显示了Kä«lauea的希望，而且对全球其他活跃的断层区域都有希望。通过合并用于语音识别的机器学习技术，它们可以互相跨学科方法如何彻底改变传统的地球物理研究。
这项研究为更复杂的分析开辟了途径，可以设计模型以预测长期未来地震事件的幅度和位置。尽管仍然存在火山区域固有的噪声所带来的挑战，但探索意味着在增强对地震危害的弹性方面的显着进步。
这一突破是地球物理学家和机器学习研究人员的灵感，推动了我们如何理解，预期和潜在地减轻自然灾害的影响的界限。