自然灾害影响十一黄金周出行，是时候用人工智能解决问题了

　　今天是十一黄金周的第一天，这个假期也是除春节之外上班族们最为期待的，不少人早早地预定了行程，赶在一年最后一个小长假放松一把。但随着假期临近，却传来印尼地震，日本台风的消息，影响了不少人的出行计划。

　　印度尼西亚当地时间9月28日，苏威拉西省发生了7.4级地震，并引发海啸。据当地灾难局9月30日消息，目前该场地震已造成当地832人死亡，且由于当地通信和电力的中断，部分灾区成为“孤岛“难以与外界取得联系，极大程度地影响了当地救援进程。

　　这已经是印尼在近3个月以来发生的第二次大型地震。今年7月29日和8月5日，印尼西努沙登加拉省龙目岛陆地分别发生6.4级和7.0级地震，而8月19日龙目岛陆地及其附近海域先后发生6.5级和6.9级地震，这4次自然灾害已经造成当地515人死亡、7145人受伤。

　　无独有偶，近年来颇受国人青睐的日本近日也发生了影响极大的台风灾害。据日媒报道，9月29日，今年第24号台风“潭美”由冲绳登录日本，30日下午，“潭美”继续逼近西日本地区，导致当地交通陷入混乱。且为了应对24号台风的逼近，关西国际机场在30日上午11点关闭了所有的跑道，并于今天上午6时到下午7时关闭整个机场，共计1126次航班受影响被迫取消。这也是9月以来日本遭遇到的第二次特大台风，当地旅游业受到极大影响。

　　面对如此严重的自然灾害，人们在感慨和惋惜的同时不禁要问，难道没有办法能够提前预知这些自然灾害，早做打算避免损失吗?人工智能给出了答案。

　　当AI走进气象服务，精准的灾难预报将不再是梦

　　进入人工智能时代之后，技术优势促使有关部门对自然灾害的预测更加准确，尤其是在台风、洪水和泥石流等领域，取得了令人瞩目的成绩。

　　据外媒报道，谷歌近年来在洪水预测方面已见初步成效，他们利用机器学习、降雨记录和洪水模拟相结合的方法，预测印度部分地区的洪水灾害情况。IBM则为美国安大略省电力公司开发了一款人工智能工具，让其通过与气象公司观察的实时数据相结合，预测到台风的区域和严重程度，从而更精确地进行预防工作。而日本大阪大学的研究人员也开发出一款人工智能系统，通过结合降水量预告、分析降水临界点时间、预测斜面上的水分含量等，来判断该地是否会发生泥石流。

　　人工智能与自然灾害预测相结合的趋势不仅发生在国外，今年9月16日在深圳登录的超强台风“山竹”就被准确预测，在“山竹”登陆4天之前，气象部门和气象类服务公司就已经对它的登陆时间和路径做出准确预测，并及时做出应对措施，避免人员伤亡，而这一切都和气象数据的开放与技术的进步密切相关。

　　一直以来，我国的气象预报的发布是由气象部分掌控的，虽然提供的是免费服务，但也不会对外公开气象数据。这种“垄断”和半公益性质的运营方式，使得我国的气象服务长期以来除以初步的发展阶段，没有形成产业和规模。

　　但是在2015年6月，气象局颁布了27号令，宣称要开放中国的气象信息，并且将于2020年完全开放，向民间资本释放了信号。2015年9月29日，中国气象数据网正式上线对外服务，该网站也成为了民营组织获取一手气象数据的共享门户。

　　据悉，传统的天气预报方式，通常是分析雷达卫星收集的图片，然后人工总结，既无法预测准准确降水量和无法确定区域。而采用人工智能技术之后，便可以采取图像识别和机器学习的办法，用计算机判断云的移动和走势，将云层的位置和速度算出来，从而让判断更为精准。据了解，在结合人工智能之后，预测天气的精准概率比纯人工操作提高了至少20%。

　　但必须指出，上述预测天气的办法，最终做出判断的依旧是人，要让机器看懂卫星云图，还需要一段时间。

　　将机器读懂卫星云图的过程拆分开来，其实就是图片从文本、序列到序列映射的问题，理论上是可行的。但金山人工智能研究院院长姚冬曾在中国气象局的讲座中提到，这个过程实则需要气象专家标准量级巨大的卫星云图，并不像标注猫狗那样简单，仍旧需要时间来讲结果完善。

　　但可以想象的是，随着技术的不断发展，让人工智能准确预测气象灾害，定能在不久的将来得以实现。

　　地震也能从人工智能预测?专家说还早了点

　　在自然灾害中，地震无疑是最为可怕的一种，不止是因为它的威力，而是在于它的不可预测性。

　　但在2017年10月，Financal Express曾报道称科学家们已经开发出一种人工智能系统，能够中成功地预测地震。据悉，该研究发表在了名为《Geophysical Review Letters》的杂志上，研究人员通过分析地震、地震前兆和断层之间的联系，确定了一个隐藏的地震信号，并以此训练一种机器学习算法预测未来地震的发生。不过，该模型预测的只是在实验室中的模拟地震，而科学家也表明显示中导致地震的影响因素有很多，还需要有更多数据来源的支撑。

　　2018年9月，国内有媒体报导指出，哈佛大学与麻省理工学院的研究人员开发出一种新型人工智能神经网络，可以帮助地址学家更准确、更早的预测到发生地震的目的地。据悉，该发放主要是让技术人员将人工智能数据输入到地震活跃和不活跃地区，让系统能够识别出哪些震动是由人类引发、哪些是地壳运动，最后通过对这种环境噪音的识别，利用AI系统检测出地震具体位置。

　　同样也是在9月，有消息称谷歌人工智能部分与哈佛大学的研究人员已经建立了一个人工智能模型，能够预测大地震后长达一年的余震位置。报道指出，该模型训练了近十几年以来的199次大地震以及之后带来的13万次余震，并发现比目前用于预测余震的方式更为精准。

　　有媒体乐观指出，连余震都能预测了，离准确预测地震还会太远吗?

　　特意为此询问了香港大学地球科学博士汤博士，他对表示，预测地震的三个要素是，时间，地点，地震级别的大小。第二条新闻里只提到了地点，这完全不是预测，而只是缩小了发生的几率范围。而余震，本质上当然是地震的一种，受很多因素影响，比地层本身的强度，应力累积的程度，地层中水分含量，地层温度梯度，以及之前地震对地层造成的影响等等。如果不知道这些参数，那么预测只是一种统计学上的推测，而不是像天气预报一样通过模拟计算的预测。

　　汤博士认为，上述新闻中提到的用人工智能预测地震的技术，实质上是一种数据采集和分析的办法，和预测并没有直接联系。

　　随着人工智能的技术日渐增强，人们对其期望水涨船高，自然也希望AI能在灾难预测中发挥预警作用，保护人类生命财产的安全。但不可否认，以目前人工智能的发展水平而言，离达到理想目标还有一段很长的路要走。作为产业发展的观察者，我们要做的是尽可能的关注事实发展，而不是过分夸大它。