據VentureBeat報導，谷歌旗下人工智慧（AI）部門和哈佛大學的研究人員已經建立了新的AI模型，可以預測大地震一年後發生餘震的位置。該模型使用近幾十年裡經歷的199次大地震以及隨後的13萬次餘震資料進行訓練。研究發現，該模型比目前用於預測餘震的方法更加準確。
用於訓練這個神經網路的資料集中包含的餘震，多發生在距離震中50公里的垂直範圍和100公里的水平範圍內。哈佛大學地球和行星科學系的菲比‧德威利斯（Phoebe DeVries）稱：「我們發現，經過訓練後改變應力，這個神經網路可以更準確地預測餘震的位置。」
用於訓練該模型的資料來自著名大地震，比如2004年蘇門答臘島地震、2011年日本地震、1989年舊金山灣區洛瑪普雷塔地震以及1994年洛杉磯附近的北嶺地震。這項研究由德威利斯和Goolge 機器學習研究人員馬丁‧沃騰伯格（Martin Wattenberg）和費爾南達‧維埃加斯（Fernanda Viegas）以及Google AI招聘負責人布倫丹‧米德（Brendan Meade）共同撰寫。
這項研究沒有真正的地震學家參與，儘管德威利斯和米德認為他們自己是計算地球科學家。AI模型的經驗教訓將被用來探索一個更大的問題：是什麼引發了地震？米德表示：」雖然大部分神經網絡都難以對結果作出解釋，這有時也被稱為『黑盒』，但結果證明，我們的結果是可以解釋的。我們可以觀察這個網絡產生了什麼，並真正理解它，它實際上給我們指出了許多可能不同的物理理論，包括關於地震觸發的原因，所以它把我們引向了全新的方向，這對我們來說是令人興奮的。」
但米德承認，新AI模型無法將火山爆發等其他重大自然災害所造成的地震考慮在內。雖然該模型是利用過去幾年中主要大地震的歷史資料進行訓練的，但未來的地震資料將為其提供更多訊息。
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