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日本科學家借助機器學習技術，能在不到1秒鐘內詳細預測海嘯可能產生的影響，而傳統方法需要30分鐘，這能為人們采取適當行動贏得寶貴時間。相關研究刊發于最新出版的《自然·通訊》雜志。

研究人員指出，2011年3月11日襲擊日本東北部的災難性海嘯奪去了約18500人的生命，如果海嘯的早期預警能更快更準確預測海岸線和內陸不同地點的水位，很多失去的生命或許可被挽救。

日本東北部海岸現在擁有世界上最大的傳感器網絡，用于監測海底運動，組成該網絡的150個海上臺站會提供海嘯預警。但要想這些預警有意義，傳感器獲得的數據需要轉換為海嘯高度等數值。

要做到這一點，科學家們通常需要利用標準計算機求解難解的非線性方程，一般需要30分鐘左右得出結果。在最新研究中，日本理化學研究所預測科學實驗室使用機器學習技術，將計算時間縮短到1秒以內。

由于海嘯很少發生，該團隊使用3000多個計算機生成的海嘯事件來訓練機器學習系統，然后用480種模擬海嘯情景和3種實際海嘯情況進行了測試。結果表明，基于機器學習的模型只需此前1%的計算工作量就可達到同樣的精度。

不過，這一最新方法僅適用于高于1.5米的大型海嘯，研究團隊正對相關方法進行改進，以使其適用于較小的海嘯。研究人員表示，同樣的機器學習方法也可用于其他的災難場景。

關鍵詞： 機器學習 研究人員 結果表明 科學家們 非線性方程