億級參數量地震波大模型發布 “諦聽”幫我們洞察先機
【化工儀器網 行業百態】地震是地球上主要的自然災害之一，同時也是破壞性極強的自然災害之一。許多時候，地震的發生不僅本身會帶來各種破壞，還會引起災害鏈，誘發許多破壞性同樣很強的次級災害。這些災害可能導致建筑物、橋梁、道路等基礎設施損毀，造成人員傷亡。同時還會對交通運輸、水利工程、電力設施等造成破壞，在大范圍內影響社會的正常運作。
更糟糕的一點是，地震破壞力巨大的同時，預測難度又非常高。由于地震具備混沌性、隨機性和自組織性，受到地殼應力、斷層活動、巖石性質等多種因素影響，因此地震大多時候是突發的，幾乎無法實現提前預測。目前的地震預警也只能保證在地震前期還沒有造成破壞性運動前，做出警告。事實上即便是這種程度的警告，難度也非常高。
造成這種情況的原因，主要在于兩方面。一個是現有技術無法支持人類在地殼內部安置儀器直接觀測地震的發生過程并進行監測預警；另一方面就是由于地震多發生在地下深處，且強地震的周期過長，人類缺乏足夠數量的地震監測數據。
而就在最近，國家超級計算成都中心發布了“諦聽”地震波大模型(以下簡稱：“諦聽”)，據悉這是全球首個億級參數量的專業地震數據處理大模型，它的出現標志著地震學研究和防震減災工作進入了地震波大數據時代，有望為地震科學研究帶來重大突破，同時對于防震減災而言也是重要的技術支撐。
據悉，“諦聽”數據集基于2013年至2020年間的震相觀測報告和國家測震臺網數據備份中心的數據，經過清洗和脫敏處理后建立，數據庫的規模、樣本類型及標注都是全面準確的。而龐大的參數量也保證了訓練過程中模型能夠更有效地記憶和理解海量的地震數據，并充分挖掘和利用其中的信息。
而這或許恰恰是解決現有地震觀測難點的一個重要突破口。地震學是一門觀測科學，許多時候觀測數據以及對多組數據聯系的理解決定了后續研究及預防地震危害的關鍵。而傳統方法中遇到的重要問題就是無法利用好龐大的觀測數據。AI大模型正好解決了這個難點。
正因如此，“諦聽”發布之后，其應用場景與效果就受到了高度關注。短期來看，“諦聽”地震波大模型可直接應用于地震信號識別、地震活動監測、大地震快速響應等領域，有望顯著提升地震信號的識別準確率和速度，減輕地震局一線業務人員的工作壓力；長期展望，“諦聽”能夠幫助地震觀測向著更加全面的方向發展，具備充足的潛能——對觀測的理解越全面，對觀測的整合能力越強，離地震學科學問題的突破就越近。
不僅如此，隨著技術的不斷進步和數據的積累，“諦聽”地震波大模型將不斷優化和完善，其應用場景還將進一步拓展和深化。因此我們也有理由相信，在不遠的未來，“諦聽”將為地震科學研究和防震減災事業帶來深遠且有價值的積極影響。
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