谷歌和哈佛大學的的研究人員開發了一種人工智能模型，可以預測地震發生后最長一年內的余震。這個模型使用最近10年的199次地震及其13萬次余震數據進行訓練，實際結果比目前使用的余震預測方法更加精確。用于訓練這套神經網絡的余震發生在每次地震的震中垂直距離50公里內、水平距離100公里范圍內。

研究配圖：AI 訓練數據集的前向預測（via：Nature）

該模型使用的數據包括2004年蘇門答臘地震、2011年東日本大地震、1989年舊金山地震以及1994年洛杉磯地震等著名地震。

此次研究結果已經發表在最新的《自然》雜志上，共同作者包括哈佛大學地球與行星學系的菲比·德芙蕾絲（Phoebe DeVries）、谷歌機器學習研究員馬汀·瓦登伯格（Martin Wattenberg）和弗南達·維加斯（Fernanda Viégas）以及谷歌人工智能招聘主管布倫丹·梅德（Brendan Meade）。

并沒有真正的地震學家參與此次研究，但德芙蕾絲和梅德都認為自己是計算地球科學家。他們還希望利用此次研究中吸收的經驗教訓來進一步探索更宏大的問題：究竟是什么觸發了地震？

原標題為：《Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes》

[via：Science Daily]