本報(bào)訊 科學(xué)家可以在一定程度上預(yù)測(cè)余震的大小和時(shí)間，但確定位置始終具有挑戰(zhàn)性。哈佛大學(xué)和谷歌科學(xué)家的新研究表明AI可能會(huì)提供幫助。 在發(fā)表在《自然》雜志上的一篇論文中，研究人員展示了深度學(xué)習(xí)如何比現(xiàn)有模型更可靠地幫助預(yù)測(cè)余震位置?？茖W(xué)家訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在數(shù)據(jù)庫中查找超過131000次“主震—余震”事件的模式，然后在30000個(gè)類似對(duì)的數(shù)據(jù)庫上測(cè)試其預(yù)測(cè)。

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)比最有用的現(xiàn)有模型更可靠，現(xiàn)有庫侖模型得分為0.583，而新的AI系統(tǒng)達(dá)到0.849。預(yù)測(cè)余震的位置有助于將緊急服務(wù)引導(dǎo)到他們需要的地方。人工智能在這一領(lǐng)域的成功歸功于該技術(shù)的核心優(yōu)勢(shì)之一：它能夠發(fā)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)集中以前被忽視的模式。這在地震學(xué)中尤為重要，因?yàn)樵诘卣饘W(xué)中看到數(shù)據(jù)中的連接非常困難。