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科技日报报道，日本科学家利用机器学习技术，能够在不到一秒钟内详细预测海啸的影响，而传统的计算方法则需要大约30分钟。这项研究成果已被发表在《自然·通讯》杂志上。

2011年3月11日，一场灾难性的海啸袭击了日本东北部地区，导致近18500人死亡。如果能够更快速且更准确地预测海啸对海岸线及内陆地区的水位影响，许多生命或许可以被拯救。

目前，日本东北部沿岸已部署了全球最大的传感器网络，用于监测海底活动。该网络由150个海上监测站组成，为海啸预警提供了重要数据。然而，要使这些预警真正发挥作用，必须将传感器收集的数据转化为具体的海啸高度等信息。

传统上，科学家们通常采用复杂的数学模型来解决这些非线性方程，这个过程往往需要花费约30分钟。而在最新的研究中，日本理化学研究所的科研人员通过应用机器学习技术，大幅缩短了这一计算时间至不足一秒。

为了训练机器学习系统，研究人员使用了超过3000个计算机生成的海啸事件，并对其进行了测试。结果显示，基于机器学习的模型仅需传统方法1%的计算工作量即可达到相同精度。

不过，这种方法目前主要针对大型海啸，即海啸高度超过1.5米的情况。研究团队正在努力改进该方法，以便将其应用于更小规模的海啸。此外，他们认为这种机器学习技术同样适用于其他类型的灾害预测。