2016年1月24日，墨西哥普埃布拉的波波卡特佩特火山噴出火山灰。
在全世界的1500座活火山中，大約其中的6%每年都會噴發(fā)，即噴發(fā)的數(shù)量為50-85座。在所有火山中，其中不到一半安裝了傳感器，處于良好監(jiān)測狀態(tài)的火山就更少了，這是因為在這種嚴酷的環(huán)境中維護設(shè)備非常困難，而且成本很高。處于休眠狀態(tài)的火山幾乎沒有受到監(jiān)測，然而智利的柴騰火山在休眠了8000年之后于2008年爆發(fā)，令科學家們大感意外。
現(xiàn)在，火山學家們正求助于衛(wèi)星圖像和人工智能，以更密切地監(jiān)測更多的火山，并最終預測火山爆發(fā)。Mounts項目目前追蹤了18座火山，其中包括危地馬拉的富埃戈火山和意大利的埃特納火山。
全球有8億人在距活火山100公里之內(nèi)生活，因此加強火山監(jiān)測更加必要了。
MOUNTS項目的負責人、柏林工業(yè)大學的研究人員Sebastien Valade稱，縱觀歷史，即使火山很危險，人類卻一直在火山附近定居，很大程度是因為火山土壤非常肥沃。
最近，《遙感》雜志上發(fā)表了一篇論文，介紹了MOUNTS如何使用多套衛(wèi)星數(shù)據(jù)對火山進行持續(xù)性監(jiān)測，尋找通常預示火山活動改變的信號變化。不同波長的電磁波譜都可以檢測到這些信號，不同的衛(wèi)星圖像都能將其捕獲，這些信號包括地面形變、氣體排放和溫度上升。
不過，如此龐大并且還會定期更新的數(shù)據(jù)集很難進行人工處理。因此，該項目初始階段的部分工作是探索機器學習算法是否可以整合到數(shù)據(jù)分析過程。研究人員開發(fā)了一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AI的一種），以自動檢測大規(guī)模變形事件，而大規(guī)模變形事件就是巖漿在地下移動的跡象。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以比較不同時間拍攝的兩張照片，并發(fā)現(xiàn)其中的變化。
“我們不是要一直監(jiān)測，而是希望有動靜的時候系統(tǒng)能夠告訴我們?！卑亓止I(yè)大學從事MOUNTS項目的Andreas Ley說。
發(fā)現(xiàn)火山噴發(fā)
MOUNTS已經(jīng)從最近的數(shù)次火山噴發(fā)中找到了信號，其中包括埃塞俄比亞爾塔阿雷火山，夏威夷以及意大利的火山噴發(fā)。上個月，該系統(tǒng)還檢測到與留尼汪島的皮頓德拉富爾奈斯火山噴發(fā)有關(guān)的形變，并向注冊獲取更新動態(tài)的用戶發(fā)送了自動電子郵件提醒。截至目前，任何研究人員都可以免費在線獲取MOUNTS的所有數(shù)據(jù)。
不過，MOUNTS項目和未來的適用案例都有需要克服的問題。人工智能會對大氣中的水蒸氣如何扭曲衛(wèi)星圖像感到困惑，也會對來自同一地區(qū)的不同季節(jié)、不同樹木覆蓋程度的照片進行比較感到困惑。此外，該項目還需要借助昂貴的地面?zhèn)鞲衅鳌?/p>
雖然衛(wèi)星可在地面?zhèn)鞲衅鳠o法使用時提供監(jiān)測，但它們并不適用于所有情況。有些火山噴發(fā)可以提前兩年發(fā)現(xiàn)，另一些卻可能只提前10分鐘顯示噴發(fā)的跡象，但衛(wèi)星圖像無法及時發(fā)現(xiàn)這一點，因此無法及時疏散居民或向居民發(fā)出警告。
盡管如此，人工智能對火山的監(jiān)測以及我們對火山爆發(fā)的了解還處于早期階段。MOUNTS的下一步是使用人工智與來自氣體排放、溫度升高和地面形變的數(shù)據(jù)相結(jié)合，探索兩者結(jié)合是否能產(chǎn)生更好的預測效果。
“我們正試圖利用人工智能探測更復雜的信號，這類信號在沒有人工智能的情況下更難識別?！盫alade說。
必要的監(jiān)測
上述進展很大程度上依賴于歐洲哨兵和美國陸地衛(wèi)星等政府衛(wèi)星提供的免費圖像。以前，衛(wèi)星圖像非常昂貴，迫使研究人員只能關(guān)注幾座火山。現(xiàn)在，研究者可以關(guān)注更多火山，英國布里斯托大學的研究者Fabien Albino稱，他曾參與一個項目，該項目通過一種機器學習算法分析了 900座火山的30000張影像資料，最終將照片縮小到100張，這些照片或許能展示地面形變的信號。
“這比我們從前的能耐要強得多。” Albino說。
這些基于衛(wèi)星的項目甚至可以幫助發(fā)展中國家，后者通常擁有較少的地面監(jiān)測站?；谛l(wèi)星圖像數(shù)據(jù)的警報可促使各國在必要時部署傳感器和更多的地面監(jiān)測設(shè)備，從而更好地規(guī)劃撤離行動。Albino說，他的團隊正在與埃塞俄比亞和厄瓜多爾的同事合作，研究什么樣的信息可以讓這些國家更好地對潛在的威脅做出反應(yīng)。
“我們無權(quán)要求地方當局疏散或不疏散居民，但我們可以向他們提供更充分的信息。”他說。
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