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尤为期望的，不少人早早地预计了行程，赶在一年最后一个小长假放开一把。但随着假期邻近，却传到印尼地震，日本台风的消息，影响了不少人的上下班计划。印度尼西亚当地时间9月28日，苏威拉西省再次发生了7.4级地震，并引起海啸。

据当地灾难局9月30日消息，目前该场地震已导致当地832人丧生，且由于当地通信和电力的中断，部分灾区沦为“孤岛“无法与外界取得联系，很大程度地影响了当地救援进程。这早已是印尼在近3个月以来再次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再次发生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再次发生6.5级和6.9级地震，这4次自然灾害早已导致当地515人丧生、7145人伤势。无独有偶，近年来备受国人注目的日本近日也再次发生了影响很大的台风灾害。据日媒报导，9月29日，今年第24号台风“潭美”由冲绳指定日本，30日下午，“潭美”之后迫近西日本地区，造成当地交通陷于恐慌。

且为了应付24号台风的迫近，关西国际机场在30日上午11点重开了所有的滑行道，并于今天上午6时到下午7时重开整个机场，总计1126次航班不受影响不得不中止。这也是9月以来日本遭遇到的第二次特大台风，当地旅游业受到很大影响。面临如此相当严重的自然灾害，人们在感叹和痛惜的同时不已要回答，怎么会没办法需要提早预见这些自然灾害，早于做到想防止损失吗？人工智能得出了答案。

当AI走出气象服务，精准的灾难预报将仍然是梦转入人工智能时代之后，技术优势促成有关部门对自然灾害的预测更为精确，特别是在是在台风、洪水和泥石流等领域，获得了令人瞩目的成绩。据外媒报导，谷歌近年来在洪水预测方面已闻初步成效，他们利用机器学习、降雨记录和洪水仿真结合的方法，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研发了一款人工智能工具，让其通过与气象公司仔细观察的动态数据结合，预测到台风的区域和相当严重程度，从而更加准确地展开防治工作。

而日本大阪大学的研究人员也研发出有一款人工智能系统，通过融合降水量预告片、分析降水临界点时间、预测斜面上的水分含量等，来辨别该地否不会再次发生泥石流。人工智能与自然灾害预测结合的趋势不仅再次发生在国外，今年9月16日在深圳指定的超强强台风“山竹”就被精确预测，在“山竹”登岸4天之前，气象部门和气象类服务公司就早已对它的登岸时间和路径作出精确预测，并及时作出应付措施，防止人员伤亡，而这一切都和气象数据的对外开放与技术的变革密切相关。仍然以来，我国的气象预报的公布是由气象部分掌控的，虽然获取的是免费服务，但也会对外公开发表气象数据。

这种“独占”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可行性的发展阶段，没构成产业和规模。但是在2015年6月，气象局施行了27号令，声称要对外开放中国的气象信息，并且将于2020年几乎对外开放，这一措施向民间资本获释了信号。2015年9月29日，中国气象数据网月上线对外服务，该网站也沦为了民营的组织提供一手气象数据的分享门户。据报，传统的天气预报方式，一般来说是分析雷达卫星搜集的图片，然后人工总结，既无法预测精确降水量也无法确认区域。

而使用人工智能技术之后，之后可以采行图像识别和机器学习的办法，用计算机辨别云的移动和走势，将云层的方位和速度算数出来，从而让辨别更加精准。据理解，在融合人工智能之后，预测天气的精准概率比纯人工操作者提升了最少20%。但必需认为，上述预测天气的办法，最后作出辨别的依旧是人，要让机器看懂卫星云图，还必须一段时间。

若将机器背诵卫星云图的过程合并出去，只不过就是图片从文本到序列，再行到序列同构的问题，理论上是不切实际的。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及，这个过程实则必须气象专家标准量级极大的卫星云图，并不像标示猫狗那样非常简单，仍旧必须时间将其结果完备。但可以想象的是，随着技术的大大发展，让人工智能精确预测气象灾害，定能在旋即的将来以求构建。

地震也能从人工智能预测？专家说道还早于了点在自然灾害中，地震毫无疑问是尤为可怕的一种，好比是因为它的威力，而是在于它的不可预测性。但在2017年10月，Financal Express曾报导称之为科学家们早已研发出有一种人工智能系统，需要中顺利地预测地震。

据报，该研究公开发表在了取名为《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，确认了一个隐蔽的地震信号，并以此训练一种机器学习算法预测未来地震的再次发生。不过，该模型预测的只是在实验室中的模拟地震，而科学家也指出表明中造成地震的影响因素有很多，还必须有更加多数据来源的承托。2018年9月，国内有媒体报导认为，哈佛大学与麻省理工学院的研究人员研发出有一种新型人工智能神经网络，可以协助地址学家更加精确、早的预测到发生地如雷的目的地。

据报，该派发主要是让技术人员将人工智能数据输出到地震活跃和不活跃地区，让系统需要辨识出有哪些震动是由人类引起、哪些是地壳运动，最后通过对这种环境噪音的辨识，利用AI系统检测出有地震具体位置。某种程度也是在9月，有消息称之为谷歌人工智能部分与哈佛大学的研究人员早已创建了一个人工智能模型，需要预测大地震后长约一年的余震方位。报导认为，该模型训练了近十几年以来的199次大地震以及之后带给的13万次余震，并找到比目前用作预测余震的方式更加精准。

有媒体悲观认为，连余震都能预测了，离精确预测地震还不会太远吗？亿欧特地为此告知了香港大学地球科学专家汤博士，他对亿欧回应，预测地震的三个要素是，时间，地点，地震级别的大小。第二条新闻里只提及了地点，这几乎不是预测，而只是增大了再次发生的几率范围。而余震，本质上当然是地震的一种，不受很多因素影响，比地层本身的强度，形变积累的程度，地层中水分含量，地层温度梯度，以及之前地震对地层导致的影响等等。

如果不告诉这些参数，那么预测只是一种统计学上的推断，而不是像天气预报一样通过模拟计算的预测。汤博士指出，上述新闻中提及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，和预测并没直接联系。随着人工智能的技术日益强化，人们对其希望水涨船高，大自然也期望AI能在灾难预测中充分发挥预警起到，维护人类生命财产的安全性。

但不可否认，以目前人工智能的发展水平而言，离超过理想目标还有一段很长的路要回头。作为产业发展的观察者，我们要做到的是尽量的注目事实发展，而不是过分高估它。

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