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以国家地震资料库训练AI：美国五大实验室联手打造科学基础模型

以国家地震资料库训练AI：美国五大实验室联手打造科学基础模型
【卡城华人网 www.calgarychina.ca】 2026-02-18 10:51

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【卡城华人网】以国家地震资料库训练AI：美国五大实验室联手打造科学基础模型

科学界正经历「地震级」巨变：科学家不断开发AI 新工具，并将人工智慧用于各种研究问题。

如今，研究员使用真实地震波数据，从全球最大地震资料库撷取资讯，开发名为「SeisModal」的AI基础模型，探索重大科学议题。「钢丝计画」（Steel Thread）集结了美国能源部辖下五座国家实验室的科学家。

基础模型是AI领域的核心技术，也是研究员不可或缺的工具。这类模型以大量多原始数据建构，再形成适用各种特定用途的知识与推理基础。目前大型语言模型即为典型范例，文字与程式码知识库可延伸至探索各类问题。

尽管业界已开发出许多强大的基础模型，但从设计之初就聚焦不扩散科学的模型却寥寥无几，这正是「钢丝计画」的目标。

太平洋西北国家实验室（Pacific Northwest National Laboratory，PNNL）首席资料科学家、钢丝计画科学负责人Karl Pazdernik表示：「我们正在打造具广泛力的基础模型，能以最少重新训练用于多种科学问题。」他曾于去年夏天在纳许维尔举行的联合统计会议年会受邀发表演讲，介绍这项研究。

钢丝计画由美国国家核安全管理局国防禁核扩散研究发展办公室资助，参与科学家来自劳伦斯利佛摩国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）、洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory）、橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）、桑迪亚国家实验室（Sandia National Laboratories）及太平洋西北国家实验室。 SeisModal主要架构设计师为太平洋西北国家实验室的Sai Munikoti和Ian Stewart。

对任何AI模型而言，资料库规模、品质与多样性至关重要：高品质且范围充分多元的资料越多，模型准确度就越高。

地震会释放大量穿透地球的能量，有助辨认地下事件的重要资讯。钢丝团队采用美国国家地震资讯中心维护的资料库，涵盖超过16,000笔地震事件，且符合多项重要标准：公开可取用、数据品质优良、收录数千笔地震事件。

多模态SeisModal

SeisModal重要特点在「多模态」设计：模型能整合并理解多种类型数据。以地震为例，包括地震强度、位置、发生时间、波形细节、文字描述，以及照片或影片等影像资料。

模型整合所有资讯流，为每个事件建立完整样貌，并为研究新事件提供依据。即使部分细节缺失，稳健的多模态模型往往仍能从现有数据得出可靠结论。钢丝团队的目标是建立能分析与不扩散相关之广泛科学数据的模型。

Pazdernik表示：「建立旨在理解科学概念的AI基础模型是项艰巨任务，但应用范围将远超地震学领域。由于我们希望模型以科学为根基，专案的重点之一是确保所建构的模型值得信赖。为评估可信度，我们需要了解训练资料、确认资料来源，并说明模型的安全性与可用性。SeisModal正是以透明数据训练、建立可信赖科学模型的绝佳范例。」

SeisModal的优势在分析「时间序列」，即一连串事件或数据点，如地震震波或心跳电波。

Stewart表示：「SeisModal能推理地震波形等复杂时间序列数据，比许多现有大型语言模型突破更大。侦测这些讯号及其他非常规资料类型的能力，为过去无法实现的多元科学分析方法开启了新大门。」

太平洋西北国家实验室发挥化学、地球科学、生物学及数据科学领域的独特优势，推进科学知识发展，应对能源韧性与国家安全领域的挑战。实验室成立于1965年，由巴特尔纪念研究所营运，并获美国能源部科学办公室支持。科学办公室是美国物理科学基础研究的最大单一资助机构，致力解决最迫切的挑战。

来源： TechNews

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