 放大圖片
■「Shazam」能在大量背景噪音下辨識樂曲，結果啟發測震app。
音樂辨識應用程式(app)「Shazam」(音樂神搜)能在大量背景噪音下，將一小段音頻與資料庫比對，協助用戶辨識樂曲。美國史丹福大學科學家受Shazam啟發，研發出新程式「FAST」(Fingerprint and Similarity Thresholding)，可將地震儀震波記錄分成數小段，與已知地震波資料比對，從而找出難以發現的「微型地震」，有助預報較大型地震將於何時何地發生。
FAST應用「局部敏感哈希」(LSH)技術，能快速辨別特徵相近的震波。FAST將地震記錄儀錄得的持續震波分成數秒一段，將片段壓縮成「指紋」，即較易處理、具相似特徵的一小段震波，然後基於「指紋」相似性，集中在同一資料夾內。由於通過同一路徑的震波將具有相似的「指紋」，程式可將不同震波分門別類，使地震學家更容易辨認出地震波，而非外部噪音造成的波動，從而加快辨別地震速度。
可測全球斷層 預測未來地震
領導FAST團隊的地理物理學教授貝羅扎表示，FAST可探測來自全球不同斷層的地震波，並將其分門別類，使地震學家更容易注意到某一斷層有頻繁活動，從而預測該處未來可能發生地震。測試證實，FAST敏感度極高，可辨認出黎克特制1級或以下、難以注意到的地震。
團隊正致力加強FAST程式，分析更長時間、來自不同地震探測站的資訊，以便更準確預測地震震央地點。■《星期日郵報》/史丹福大學網站
|
放大圖片
