【科学 的温度】如何撬开震后灾害 的“盲盒”？******
中新网成都1月17日电 (记者 贺劭清)滑坡预警预测 是公认 的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有 ，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害 的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？
围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者 、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访 ，对此进行解读 。
范宣梅接受中新网记者专访。 唐启浩 摄有哪些因素可能诱发震后地质灾害 ？
范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松 、震裂 的山体和已经发生滑坡 的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害 。
为了预测这些可能发生 的地质灾害 ，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化 的“三查”体系 。
“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨 ，那么磨西沟 、湾东河 、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害 。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里 的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。
工作中 的范宣梅 。 受访者供图为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？
汶川特大地震发生后 的十余年间 ，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线 ，搜集宝贵 的影像和数据 ，并基于全球50余次地震诱发 的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型 。
“汶川特大地震发生后 ，主要救援力量第一时间前往了汶川 ，而不是当时受灾最严重 的映秀、北川 。这 是因为当时我们没有及时、全面 的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出 ，地震诱发滑坡预测模型最大 的用途 ，就是填补震后72小时救援黄金时间 的信息空白，给震后应急救援提供第一手 的支撑和决策信息。
地震诱发滑坡智能预测模型 。 受访者供图范宣梅介绍 ，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话 ，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时 ，距地震发生时已经过去了一个月 。
“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情 ，大概率会错过最佳救援时间 。”范宣梅表示 ，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能 ，根据本次地震信息 ，快速判断哪些地方地质灾害最为集中 ，哪些地方房屋道路受损最严重 ，让救援力量第一时间前往最需要救援 的位置 。
工作中 的范宣梅。 受访者供图中国科研人员如何撬开震后灾害的“盲盒”？
范宣梅介绍 ，汶川特大地震发生后 ，中国科研人员将卫星技术、人工智能 、大数据等技术与防灾减灾相结合，最终撬开震后灾害 的“盲盒”。
范宣梅透露，成理地灾国重实验室目前正进行地震灾害链相关 的科研攻坚 。如果震后滑坡和泥石流形成的堰塞湖-溃决洪水 ，可能影响到下游上百甚至上千公里 的范围 。目前科研人员正研究如何更好预测灾害链 的发生，避免因灾害链可能造成的大规模人员伤亡 。
范宣梅表示 ，近年来无论是中国科研人员在地灾领域 的经验还是科研成果 ，在国际上都处于领先地位。在未来应把防灾减灾领域的中国知识、中国智慧输送到国外，以帮助更多人 。(完)
国际人工智能协会前主席：未来AI或可和人类一起发表论文****** 中新网12月9日电 (中新财经记者 谢艺观)“如果人工智能(AI)系统 是个‘黑盒子’ ，那么它们永远都无法向科学家解释它们的决定。所以我们需要让AI成为生态系统的一部分，让AI从自动复制文章到变成研究助理 ，这样AI就可以在这个过程中显示它们可以承担新的任务，最后它们甚至可以和人类一起写作、发表论文。” 9日 ，国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上如 是表示 。该论坛由清华大学主办 、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办 ，中国新闻网作为战略合作伙伴 。  国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上发言。约兰达·吉尔认为 ，人类的局限性会阻碍科学 的进步 。我们进入跨学科研究时 ，从生理、行为 、医学等多个角度看，很难把各个学科的知识融会贯通 。但是人工智能在这个方面有它 的优势。人工智能系统越能够了解科学 的各个门类，就越能更好地进行跨学科的聚合 。 在约兰达·吉尔看来 ，一个值得思考的问题是，我们如何去开发人工智能，使其在未来能够写作论文。这需要我们去获取什么、表现什么 ，从而使得人工智能系统具有写论文的能力 。 “如果说人工智能系统能承担这个任务，论文将会更加准确 。”约兰达·吉尔提到 ，同时，我们也可使论文定制化 ，例如有 的人想浏览 ，有 的人想看原则、方法论和结果 ，有的人想重现结果 ，我们可以利用人工智能系统 ，实现论文定制化 。 约兰达·吉尔认为存在开发人工智能科学家的路径 。“我们给予它算法 、数据 ，又不止于此，让人工智能够有更大的主动性 ，有一定 的自主性 、独立性，以此去研究科学问题 ，进一步成为研究助理甚至作者 。”(完)
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