海啸是极具破坏性的海浪，可以摧毁沿海基础设施并造成生命损失。此类自然灾害的早期预警很困难，因为海啸的风险在很大程度上取决于引发海啸的水下地震的特征。

使用人工智能创建海啸预警系统

在AIP 出版社的《流体物理学》一书中，来自加利福尼亚大学洛杉矶分校和英国卡迪夫大学的研究人员开发了一种预警系统，该系统将最先进的声学技术与人工智能相结合，可以立即对地震进行分类并确定潜在的地震海啸风险。

如果大量水流出，水下地震会引发海啸，因此确定地震类型对于评估海啸风险至关重要。

“与水平滑动元素相比，具有强烈垂直滑动元素的构造事件更有可能升高或降低水柱，”共同作者 Bernabe Gomez 说。“因此，在评估的早期阶段了解滑动类型可以减少误报，并通过独立的交叉验证提高预警系统的可靠性。”

在这些情况下，时间至关重要，依靠深海波浪浮标测量水位往往没有足够的疏散时间。相反，研究人员建议测量地震产生的声辐射(声音)，它携带有关构造事件的信息并且传播速度明显快于海啸波。称为水听器的水下麦克风记录声波并实时监测构造活动。

“声辐射在水柱中的传播速度比海啸波快得多。它携带着有关源头的信息，它的压力场可以在遥远的地方记录下来，甚至距离源头数千公里。压力场解析解的推导是实时分析的关键因素，”共同作者 Usama Kadri 说。

计算模型通过水听器对地震源进行三角测量，人工智能算法对其滑动类型和震级进行分类。然后，它计算重要的属性，如有效长度和宽度、抬升速度和持续时间，这些决定了海啸的大小。

作者使用可用的水听器数据测试了他们的模型，发现它几乎是即时的，并且成功地描述了计算需求低的地震参数。他们通过考虑更多信息来改进模型，以提高海啸特征描述的准确性。

他们预测海啸风险的工作是加强灾害预警系统的更大项目的一部分。海啸分类是软件的后端方面，可以提高海上平台和船舶的安全性。