ニューラルネットワーク、地震学者よりも正確な地震予測を学ぶ

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ハーバード大学はGoogleと共同で、例えばモール・クーロンの破壊規準などに基づく従来の方法よりもはるかに正確に地震を予測できるニューラルネットワークを開発した。ニュースサイトEngadget(エンガジェット)が伝えた。

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研究者らは、ニューラルネットワークの学習中に、過去数十年間に発生した13万件の地震パターンとその余震をニューラルネットワークに取り込んだ。

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結果、0から1までの予測精度に関する値で、0.849の数値で予測できるアルゴリズムを得ることに成功した。

なお、モール・クーロンの破壊規準に基づいて地震を予測する最も一般的な方法の精度は、わずか0.583だった。

研究者らは、ニューラルネットワークはまだ余震の理想的な予測からは程遠いが、人工知能は同分野の大きなポテンシャルを持っていると指摘している。

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