01ABOUT US
团队简介 · QuakeInsight Research Group
我们是一群试图理解和预测地震的人
千百年来，人类感受大地的震动，也不断追问：地震，能否预测？
今天，持续积累的地震目录与多源地球观测记录着大地的每一次变化；人工智能的发展，则为我们重新审视这些复杂而微弱的信号提供了新的可能。
震鉴-QuakeInsight 团队依托北京科技大学自动化学院，面向地震预测这一长期而艰难的科学问题，融合人工智能、统计地震学与地球物理观测，探索地震发生的时空规律、可能的前兆信息及其背后的科学机制。
“震鉴”之名，取“以震为鉴”之意。每一次地震，既是大地的一次震动，也是地球留下的一份记录。我们希望从已经发生的地震中认识规律，从持续积累的观测中寻找线索，以震为鉴，洞见未来。
我们希望人工智能不仅能够预测地震，也能够帮助我们理解地震——从数据中发现规律，从模型中提炼认识，并最终回到科学问题本身。
我们深知，真正重要的问题往往没有捷径。因此，我们不追逐喧嚣，不迷信模型，也不预设答案。
以大胆的假设探索未知，以严谨的检验逼近真实。
静心求真
于喧嚣中静心，于未知中求真
02RESEARCH RESULTS
Research Outcomes
研究成果
AI × Earthquake Forecasting
人工智能与地震预测
人工智能能否从复杂的地震数据中学习规律，帮助我们预测未来？
地震的发生受到复杂时空过程的共同影响，传统统计模型往往需要对这些规律作出明确假设。我们尝试利用机器学习与人工智能，从历史地震目录及多源地球观测中自主学习地震发生与演化的规律，建立面向真实地震预测问题的概率预测模型。同时，我们关注的不只是“预测得准不准”，也希望理解人工智能究竟学到了什么，以及这些规律是否具有地震学意义。
关键词Earthquake Forecasting · Machine Learning · Neural Point Process · Deep Learning · Explainable AI
查看详细成果Statistical Seismology
统计地震学
看似复杂的地震发生过程，是否存在可以被认识和刻画的统计规律？
地震并非彼此完全独立。主震与余震、背景地震与触发地震，以及地震发生的时间、空间和震级之间，都存在丰富的统计规律。我们利用 ETAS、Hawkes 点过程等统计地震学方法研究地震活动性的时空演化、地震触发与异常变化，并建立可靠的统计基准，为判断一个新的地震预测模型是否真正具有预测能力提供依据。
关键词Statistical Seismology · ETAS · Hawkes Process · Seismicity
查看详细成果Earthquake Precursors & LAIC
地震前兆与岩石圈–大气圈–电离层耦合
在地震发生之前，地球是否已经留下了可以被观测和检验的异常信息？
大地震孕育过程中可能伴随着岩石圈、大气圈和电离层中的一系列变化。我们利用卫星遥感、气象、电离层等多源地球观测数据，研究地震前可能出现的热异常、电离层扰动等现象，并探索其与岩石圈–大气圈–电离层耦合（LAIC）过程的关系。我们尤其关注这些异常是否与地震存在可重复、可检验的统计关联，而不仅是个别地震案例中的异常现象。
关键词Earthquake Precursors · LAIC · Multi-source Observations
查看详细成果一起参详。 AI × EARTHQUAKE SCIENCE
欢迎登岛，一起参详。
震鉴-QuakeInsight 团队欢迎有志于攻读硕士研究生的同学联系，计划招收 2–3 名。
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05NOTICE