在一次地震發(fā)生以后，常常緊跟著有一系列余震，余震強(qiáng)度一般都比主震小，但持續(xù)時(shí)間可達(dá)幾天甚至幾個(gè)月，因此也具有強(qiáng)烈的破壞性。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，谷歌和哈佛大學(xué)的的科學(xué)家們研究出了一種人工智能模型，其中包含有成千上萬(wàn)次的地震和余震的數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)地震發(fā)生后最長(zhǎng)一年內(nèi)的余震。
 

參與這個(gè)項(xiàng)目的有哈佛大學(xué)地球與行星學(xué)系的Phoebe DeVries、谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)研究員Martin Wattenberg和Fernanda Viégas以及谷歌人工智能招聘主管Brendan Meade。

這個(gè)人工智能模型使用了最近10年的199次地震及其13萬(wàn)次余震數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)際結(jié)果比目前使用的余震預(yù)測(cè)方法更加精確。

用于訓(xùn)練這套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的余震發(fā)生在每次地震的震中垂直距離50公里內(nèi)、水平距離100公里范圍內(nèi)。“以前的余震預(yù)測(cè)基線在測(cè)試數(shù)據(jù)集中的精確度約為3%。我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的精度約為6%，”研究人員Phoebe DeVries說(shuō)。

該模型使用的數(shù)據(jù)包括2004年蘇門答臘地震、2011年?yáng)|日本大地震、1989年舊金山地震以及1994年洛杉磯地震等著名地震。此次研究結(jié)果已經(jīng)發(fā)表在最新的《自然》雜志上。

雖然并沒(méi)有真正的地震學(xué)家參與此次研究，但科學(xué)家們還是希望可以利用此次研究中吸收的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)來(lái)進(jìn)一步探索更宏大的問(wèn)題：究竟是什么觸發(fā)了地震?

影響余震發(fā)生的因素很多，因此科學(xué)家們還有很多工作要做。“我們絕對(duì)同意這項(xiàng)工作是一個(gè)激勵(lì)性的開始，而不是結(jié)束，” Phoebe DeVries說(shuō)。

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