研究人员指出，2011年3月11日袭击日本东北部的灾难性海啸夺去了约18500人的生命，如果海啸的早期预警能更快更准确预测海岸线和内陆不同地点的水位，很多失去的生命或许可被挽救。

　　日本东北部海岸现在拥有世界上最大的传感器网络，用于监测海底运动，组成该网络的150个海上台站会提供海啸预警。但要想这些预警有意义，传感器获得的数据需要转换为海啸高度等数值。

　　要做到这一点，科学家们通常需要利用标准计算机求解难解的非线性方程，一般需要30分钟左右得出结果。在最新研究中，日本理化学研究所预测科学实验室使用机器学习技术，将计算时间缩短到1秒以内。

　　由于海啸很少发生，该团队使用3000多个计算机生成的海啸事件来训练机器学习系统，然后用480种模拟海啸情景和3种实际海啸情况进行了测试。结果表明，基于机器学习的模型只需此前1%的计算工作量就可达到同样的精度。

　　不过，这一最新方法仅适用于高于1.5米的大型海啸，研究团队正对相关方法进行改进，以使其适用于较小的海啸。研究人员表示，同样的机器学习方法也可用于其他的灾难场景。