地震预警系统中的大数据和人工智能如何发挥作用？

P-Waver是一家来自台湾地震工程研究中心的实验室。创始人和他的团队在CES发布了新的数据分析系统，用来设计地震预警模型。

P-Waver团队强调，海量数据分析与最先进的电子技术是决定系统效率的关键。该团队的服务还包括结构安全监测系统和地震灾害预防咨询，以及通过物联网设备或控制系统为建筑物或家中的人们提供智能安全解决方案。P-waver的愿景是加强民众和整个企业的安全。

地震科学技术

随着城市化进程的加快，特别是对复杂的电信和运输基础设施的严重依赖，促使人们开始仔细研究通过向民众发出警报的地震预警系统。地震预警系统(EEW)会在地震来临之前向人们发送实时警报。开发这样一个系统能够减少人们对未知和不可预测的地震的恐惧，同时也是能够提高人们安全的根本步骤。

地震发生时，地震波包括压缩波或纵波(P)、横波(S)和表面波(R和L)，从震中向外辐射。速度较快但较弱的P波传播到附近的传感器，在速度较慢但较强的S波和表面波到达之前产生报警信号，以便进行保护操作。

传感器、大数据、分析、网关，更广泛地说，与物联网相关的所有技术工具都可以成为地震等灾难性事件的合适解决方案。人工智能系统的发展和越来越多的可用数据正在帮助科学家开发出能够更精确模拟地壳运动的模型。许多研究结合人工智能和神经网络来搜索大量数据之间的关系，以获得地震事件的时间。

人工智能与大数据的地震预警方法

地震期间，健康、交通、安全、能源等行业可能受到严重影响。高铁可以从地震预警系统（EEW）系统中受益，可以在危险来临前提前停车以保护乘客。P-Waver基于台湾中央气象局的地震数据和人工智能技术构建了EEW系统，系统包括超过25万个地震模型。该系统可以为距离震中30-100公里的地区提供5-15秒的预警时间。为了防止误报，P-Waver通过部署多个传感器来捕捉初始波，可在1-3秒内预测P波且准确度约为98%。

随着数据库中的地震数据越来越多，计算机计算能力越来越强，地震学家正越来越多地利用大数据和人工智能技术来理解和改进复杂的地震活动模拟模型。其他研究人员也在使用机器学习算法筛选地震数据，以便更好地识别地震余震和火山地震活动，并同步监测可能发生地震的板块其边界形变所产生的构造震动。返回搜狐，查看更多